目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公用一
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2023-06-19 10:41:54
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1、基础：
spark基本的
提交语句：./bin/
spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ ... # other options <applica
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2023-08-12 15:04:38
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# 如何实现“spark sparkconf”
## 一、整体流程
首先，我们需要了解“sparkconf”在Spark中的作用以及如何实现。下面是实现“sparkconf”的整体流程：
```mermaid
gantt
title 实现"sparkconf"流程
section 理解SparkConf
理解SparkConf流程 : done, 2022-01-01,
原创
2024-06-06 05:26:28
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最近需要用到大数据的一些相关技术，于是实验了一下spark和hadoop的集群环境搭建。实验包括三台虚拟机，linux-1、linux-2、linux-3，spark是一个master两个worker， hadoop是一个主NameNode、两个DataNode，其中一个兼做副NameNode。软件方面，spark用的1.5.2版本，最新的1.6.1版本遇
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2023-08-22 09:14:23
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前言按照前面环境部署中所学习的，如果我们想要一个稳定的生产Spark环境，那么最优的选择就是构建：HA StandAlone集 群。 不过在企业中， 服务器的资源总是紧张的，许多企业不管做什么业务，都基本上会有Hadoop集群。也就是会有YARN集群。 对于企业来说，在已有YARN集群的前提下在单独准备Spark StandAlone集群,对资源的利用就不高。所以， 在企业中，多 数场景下，会将S
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2023-08-06 10:02:10
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一：spark的特点1.快速，逻辑回归算法一般需要多次迭代2.易用，spark支持使用Scala，python，Java，R等语言快速写应用3.通用，spark可以与SQL语句，实时计算以及其他的分析计算进行良好的结合4.随处运行。5.代码简洁，支持Scala，python等语言二:spark生态圈重要组件简要介绍。 1，SparkCore:Spark的核心，提供底层框架及核心支持2，B
前言我司算是Greenplum大户，虽然笔者不负责数仓，但是也少不得和它打交道。除了写pgSQL查询之外，Spark SQL能够使可用性更加丰富。Pivotal官方提供了Greenplum-Spark Connector（GSC）以打通GP和Spark，本文做个概述。简单架构与配置极简的架构图如下所示。
http://greenplum-spark.docs.pivota
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2023-06-19 10:42:36
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## 实现“sparkconf setmaster 集群模式”指导
### 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“sparkconf setmaster 集群模式”。在这个过程中，我会逐步教你每个步骤需要做什么，提供相应的代码示例并进行解释。
### 整体流程
首先，让我们来看一下整件事情的流程。下表展示了实现“sparkconf setmaster 集群模式”的步骤。
| 步
原创
2024-03-21 07:21:48
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# Java Spark中的SparkConf与Executor
Apache Spark是一个强大的分布式处理框架，旨在快速处理大数据。开发者使用Java进行Spark应用的编写时，`SparkConf`和`Executor`是两个非常重要的概念。本文将围绕这两个概念展开，介绍它们的基本原理、用法以及如何在Java中进行设置。
## 什么是SparkConf？
`SparkConf`是Sp
原创
2024-07-31 05:40:49
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概述：1.sparkContext初始化很重要，因为他是Driver应用程序提交执行的前提，只有sparkContext初始化后才可以Driver提交用户应用程序，也就是说spark driver的初始化围绕着sparkContext初始化展开的，SparkContext可以算是spark应用程序的发动机引擎
2.源码研究以local模式为主
3.Spark中的组件很多，就其功能而
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2023-12-15 19:19:51
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目录概述从系统中获取并设置配置信息使用SparkConf提供的方法设置配置信息通过克隆的方式设置配置信息 总结概述SparkConf，以KEY-VALUE对的形式设置Spark的配置参数。我们编写Spark应用程序时，也会先创建SparkConf，并配置一些参数，再传递给SparkContext。下面试对SparkConf的源码进行的分析。SparkConf位于Spark Core中的o
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2023-11-14 09:00:21
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文章目录一、常规Spark on Yarn的提交流程（基于SparkSubmit）二、自研SDK提交流程三、使用Demo四、后记 最近接到一个需求，需要提供给平台一个java sdk，用于spark任务的提交。这个sdk不能依赖用户机器的任何环境。网上找了一些资料，基本都是基于原生的SparkSubmit来提交任务的，都不符合我们的需求。因此决定自己手动撸。 首先做了一些调研，先梳理了下原生s
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2023-07-17 17:49:00
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关键字：Spark On Yarn、Spark Yarn Cluster、Spark Yarn ClientSpark On Yarn模式配置非常简单，只需要下载编译好的Spark安装包，在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压，简单配置之后即可使用。要把Spark应用程序提交到Yarn运行，首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR，让Spark知道Ya
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2023-07-07 17:06:43
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转载一个大神的blog，其实我是想转载另一篇的，但是不小心 改完了，才发现 转的是 准备看的 这篇， 好吧，不严谨了。 反正都要 转，先转了。刚开始搭建Hadoop集群的时候，使用的是VMware创建的虚拟机。结果卡到心态爆炸。。。 今天尝试使用Docker搭建hadoop集群，发现是如此的好用快捷，也比使用VMware简单。 在这里记录一下防止以后忘记，为以后的学习做准备。1.获取镜像。如
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2023-12-26 21:52:14
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1.Spark运行模式Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境，也是很方便部署的。1.local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地分为l
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2023-10-09 23:38:39
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前言 企业正在经历其数据资产的爆炸式增长，这些数据包括批式或流式传输的结构化、半结构化以及非结构化数据，随着海量数据批量导入的场景的增多，企业对于 Data Pipeline 的需求也愈加复杂。新一代云原生实时数仓 SelectDB Cloud 作为一款运行于多云之上的云原生实时数据仓库，致力于通过开箱即用的能力为客户带来简单快速的数仓体验。在生态方面，SelectDB Cloud 提供了丰富的数
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2024-03-12 13:41:13
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1. 简介SparkConf类负责管理Spark的所有配置项。在我们使用Spark的过程中，经常需要灵活配置各种参数，来使程序更好、更快地运行，因此也必然要与SparkConf类频繁打交道。了解它的细节不无裨益。2. SparkConf类的构造方法下面先来看一看SparkConf类的构造方法。为了读起来清晰明了，可能会在不影响理解的前提下适当删去无关代码、注释，并调整顺序。 class S
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2024-05-28 19:40:28
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# 为什么会出现"java spark SparkConf找不到"错误
在使用Java编写Spark应用程序时，我们通常会使用SparkConf类来配置Spark应用程序的参数。然而有时候会出现"java spark SparkConf找不到"的错误，这种情况通常是由于项目缺少必要的依赖或者没有正确配置类路径引起的。
## 问题分析
当我们在代码中引用SparkConf类时，需要确保项目中已
原创
2024-04-28 05:39:01
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# Spark 提交到 YARN 集群
Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，它被广泛应用于大规模数据处理和分析。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，可以让用户在集群中管理资源并运行多种数据处理框架。组合使用 Spark 和 YARN，可以高效地处理和分析大规模数据。
本文将介绍如何将 Spark 作业提交到
在大数据处理领域，利用 Maven 提交作业到 Apache Spark 集群的方式逐渐成为主流。这篇博文将为您详细解读整个流程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署以及最佳实践等内容，让您在实践中更得心应手。
## 环境预检
在进行 Maven 提交到 Spark 集群之前，我们首先需要确认环境的兼容性和可用性。以下是我们预检的思维导图，概述了必要的软件和硬件需求。
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