一、为什么引用Spark，Spark是什么？1、spark是什么，spark是一个实现快速通用的集群计算平台，通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，他扩展了MapReduce，支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理，它的特点，能在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，比MapReduce更加高效，现在大部分公司的项目也都是应该基于Hadoop+Spark的模式二
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2023-12-06 15:59:31
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1. 背景在Linux下安装Ambari或者CDH并不复杂，但考虑到环境的维护、组件（尤其是Spark）版本的变更，以及测试数据的污染等因素，希望有一种解决方案能减弱这些困扰。之所以选择本地执行：环境独享，不被他人干扰使用Jmockit，实现局部自定义改造结合Testng，方便单元测试用例编写与执行甚至可以通过Intellij IDEA实现代码调试2. 环境搭建2.1 POM文件在Intellij
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2023-08-01 14:12:00
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目录1：介绍一下Spark2：谈一谈Spark的生态体系3：说说Spark的工作流程4：Spark运行模式有哪些？说说你最熟悉的一种5： 谈谈Yarn Cluster和Yarn Client模式的区别6：简单讲下RDD的特性7：RDD的宽依赖和窄依赖了解吗8：你用过的Transformation和Action算子有哪些9：说说job、stage和task的关系10：Spark为什么这么快 1：介
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2023-12-10 09:20:05
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Spark Sql性能测试及调优目录(?)[+]内存不足时group by操作失败。正常应该速度变慢，而不是失败，因为还有磁盘可用错误日志：Task：java.io.IOException: Filesystem closed atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.checkOpen(DFSCl
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2024-05-27 16:26:23
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在看完下面的细节之后，就会发现，spark的开发，只需要hdfs加上带有scala的IDEA环境即可。 当run运行程序时，很快就可以运行结束。 为了可以看4040界面，需要将程序加上暂定程序，然后再去4040上看程序的执行。 新建的两种方式，第一种是当时老师
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2024-07-23 09:39:22
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hadoop生态系统零基础入门【新增人工智能】
问题导读：1.Spark的适用场景是什么？
2.spark 运行流程是怎样的？
3.Spark Streaming的运行原理是怎样的？
spark 生态及运行原理
Spark 特点
运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计
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2023-08-11 15:15:37
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1.实验学时4学时2.实验目的熟悉Spark Shell。编写Spark的独立的应用程序。3.实验内容（一）完成Spark的安装，熟悉Spark Shell。首先安装spark:将下好的压缩文件传入linux，然后进行压解：之后移动文件，修改文件权限：然后是配置相关的文件：Vim进入进行修改：然后是运行程序判断是否安装完成：由于信息太多，这时需要筛选信息：运行示例代码输出小数。然后是shell编程
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2023-06-19 09:52:29
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第一步：JDk的安装第二步：Scala的安装 不会的可以看这里 Scala环境安装鉴于以上两步较为简单，不再详细赘述第三步：去Spark官方网站下载Spark包 我下载的文件名是spark-1.6.2-bin-hadoop2.6 点击DownLoad就可以下载了，下载完并解压第四步：IDE选择我
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2023-10-26 16:23:26
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spark安装测试由于本地已经安装好hadoop相关组件，所以本文是在yarn的基础上对spark进行安装及测试确保hdfs及yarn成功启动，hadoop版本为2.7.3安装scala，由于本人安装的spark是2.4.0,对应的scala版本需要是2.11.X。下载spark，本人下载的是spark-2.4.0-bin-hadoop2.7这个版本。解压，软链及修改配置文件配置文件主要是spar
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2023-08-03 22:28:04
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写脚本生成类似文件java 代码封装类package day0327;
import java.util.UUID;
public class data {
private String ip;
private String address;
private String date;
private long timestamp;
// private U
文章目录色弱测试链接代码刷高分鼠标点击法效果演示selenium识别元素法效果演示相关代码 代码刷高分鼠标点击法色弱测试即是n*n的方块里面有一个方块和其他的方块颜色不同，我们找出这个方块并点击，就会跳到下张图片并获得1分。 我首先想到的是利用鼠标依次点击每个方块，只要鼠标点击的够快，我们就能快速得分。 方块的总体区域没有变化，一开始是4*4，最后会变成9*9，那我们直接设计81个点击区域，让鼠
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2023-08-22 22:02:44
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额。。。本人菜鸡一只，强行记录点东西，分享一下，也怕自己脑子不好使，忘记了~如果有说错的，还请大家指出批评！！前言：spark的运行模式有很多，通过--master这样的参数来设置的，现在spark已经有2.3.0的版本了，运行模式有mesos，yarn，local，更好的是他可以和多种框架做整合，2.3的版本也新增了Kubernetes。。。言归正传，讲下我所做的测试：测试的代码如下（用的是sp
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2023-10-10 10:05:58
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有足够的证据证明自动化测试的重要性。 新领域的项目通常会忽略自动化测试，因为领域本身会吸引开发人员的注意力。 但是，缺乏测试意味着“现在就笑，晚点哭”。 大数据空间中的一些工具是围绕可测试性设计的，至少在此之后，社区对此进行了照顾。 我们将看到Spark （尤其是Spark Streaming ）在自动化测试的不同方面的表现。 什么是流处理 流处理是一种编程范例，适用于无限和连续的数据流，并
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2023-08-11 12:27:41
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Spark与Mapreduce对比MapReduceSpark数据存储结构：磁盘hdfs文件系统的split使用内存构建弹性分布式数据集RDD， 对数据进行运算和cache编程范式： Map + ReduceDAG(有向无环图)： Transformation + action计算中间数据落磁盘， io及序列化、 反序列化代价大计算中间数据在内存中维护， 存取速度是磁盘的多个数量级Task以进程的
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2023-12-31 21:46:08
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根据Spark2.1.0入门：Spark的安装和使用在虚拟机安装Spark，并进行测试实验3 Spark读取文件系统的数据将文件上传hdfs （1）在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数； （2）在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/te
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2023-07-03 17:15:06
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选择题1. spark 的四大组件下面哪个不是 (D) A.Spark Streaming B MLlib C Graph X D Spark R2. Hadoop框架的缺陷有 (ABC) A.表达能力有限，MR编程框架的限制 B.过多的磁盘操作，缺乏对分布
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2023-07-17 14:12:23
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# 如何使用 BigDataBench 测试 Spark 性能
在大数据领域，性能测试至关重要。BigDataBench 是一个可以帮助你完成这项任务的强大工具。本文将为刚入行的小白详细讲解如何使用 BigDataBench 测试 Spark 的性能，从环境准备到性能测试的每一个步骤。以下内容包括一个流程图、每步操作需要的代码示例和相应的解释。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个流程。以
spark shell 是一个用于快速进行数据分析和处理的交互式命令行工具，它基于 Apache Spark 提供了丰富的 API，可对结构化和非结构化数据进行操作。在本次讨论中，我们将深入探讨如何使用 spark shell 进行性能测试，分析和解决相应的问题。
## 适用场景分析
在复杂数据集的处理和实时分析中，spark shell 提供了强大的支持和灵活性。对于大数据环境，它能够在内存
# Spark Pi测试
## 什么是Spark Pi测试？
Spark Pi测试是一个基本的Spark应用程序，用于估算圆周率π的值。这个应用程序会在分布式计算框架Spark上运行，利用Monte Carlo方法来计算圆周率的近似值。
## Monte Carlo方法
Monte Carlo方法是一种基于随机抽样的数值计算方法。在计算圆周率时，我们可以通过在一个正方形内随机生成点，并统计
原创
2024-05-03 03:51:05
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# Spark Pom测试实现流程
## 简介
本文将介绍如何在Spark项目中进行Pom测试。Pom测试是一种通过使用Mock框架对代码进行单元测试的方法，它可以模拟外部依赖，使测试更加可靠和独立。
在本文中，我们将使用Scala语言和Spark框架进行示范。首先，我们将介绍整个流程的步骤，然后详细解释每一步需要做什么，并提供相应的示例代码和注释。让我们开始吧！
## 流程步骤
下面是实现
原创
2023-11-27 07:09:44
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