Spark源码阅读——streaming模块作业生成和提交通常我们开发spark-streaming都会用到如下代码：val sparkConf = new SparkConf()
.set("xxx", "")
...
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Second
之前学习过Spark Core源码，接下来一段时间研究一下Spark Streaming相关的内容！下面就从最简单的Streaming程序开始作为入口点(Receiver模式)，程序代码如下：import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingC
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2024-08-02 18:17:12
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项目介绍给定一些单词，统计其中每一种单词的数量； 本项目将采用scala编程语言，编写两种单词统计代码，一种在本地运行，一种在spark集群上运行； 本文将完整地讲解代码含义和运行情况。IDEA上运行这个程序非常简单，如果是scala语言的初学者，也可以直接看：object test {
//定义数组变量，也是单词统计需要统计的文本
val arr = Array("hello tom",
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2023-12-24 10:48:51
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## 实现"idea打包spark运行"的流程
实现"idea打包spark运行"的流程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个新的Spark项目。
2. 配置项目的依赖项。
3. 编写Spark应用程序。
4. 打包应用程序。
5. 运行应用程序。
下面将逐步介绍每个步骤需要做的事情。
### 创建一个新的Spark项目
首先，我们需要在IDE（如IntelliJ IDEA）中创建一个新
原创
2023-09-11 06:17:44
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Spark之wordcount
原创
2021-07-12 16:39:12
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# 本地Spark代码打包上传集群运行
随着大数据时代的到来，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，正被越来越多的开发者和数据科学家所采用。在大多数情况下，我们需要将本地开发的Spark代码上传到集群中进行运行。本文将详细介绍这一过程，并提供代码示例和相应的类图，帮助大家更好地理解这一过程。
## Spark概述
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，具有高性能
原创
2024-09-05 05:48:40
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Java项目打包总结：1，web项目打成jar包①，打开项目的Artifacts模块，点加号，选JAR-->From modules... ②，选择对应的Module，如有主类，要选择主类，配置META-INF的路径，点ok ③，查看jar包的输出路径 ④，在项目中打开bulid-->build Artiac
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2023-06-12 11:33:30
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目录1 Spark作业运行流程2 任务提交四个阶段3 Spark运行原理4 Spark 生态圈都包含哪些组件5 Spark 与 Mapreduce 的区别5.1 Spark效率 比 MR更高的原因5.2 Spark 与 MR的Shuffle的区别6 RDD6.1 什么是RDD 6.2 RDD五大属性6.3 关于弹性6.4 RDD特点6.5 RDD持久化原理6.6 RDD有哪些缺陷6.7
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2024-08-14 18:22:45
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一 下载spark安装包安装的第一步就是下载spark安装包，从官网进行下载 spark的官网是：http://spark.apache.org/downloads.html 下载的时候要按照自己hadoop的版本进行衡量，这里下载的是spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 版本。下载成功后使用解压命令解压在opt目录下即可解压命令为：tar -xzvf 压缩包名称二 安装基础
# Spark 打包 JAR 并运行
Apache Spark 是一个分布式计算框架，提供了对大规模数据集的快速处理能力。Spark 应用通常是用 Scala、Java 或 Python 编写的，最终将打包成 JAR（Java ARchive）文件，以便在集群上运行。本篇文章将为您详细介绍如何使用 Spark 打包 JAR 并运行的过程，同时提供代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，
# Spark项目打包与运行指南
随着大数据技术的发展，Apache Spark作为一种强大的数据处理引擎，得到了广泛应用。在许多情况下，开发者需要将Spark项目打包并运行，本文旨在解决这一实际问题，并介绍一个简单的示例。
## 一、打包Spark项目
在开始打包之前，确保您的项目结构合理，通常情况下，我们会使用Maven或SBT作为构建工具。本示例将使用Maven来打包Spark应用。
编译Spark方式：Spark官网提供了多种利用Maven编译Spark源码的方式，编译之前需要配置所需环境，Maven版本必须是3.3.9或者更高，JDK必须是1.8或者更高。 利用本地Maven编译：需要配置内存区的大小，配置如下：export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
利用Spark自带的Maven编译：在解压后的S
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2024-09-26 15:55:16
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本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。 Apache Spark是一个对开发者提供完备的库和API的集群计算系统，并且支持多种语言，包括Java，Python，R和Scala。SparkSQL相当于Apache Spark的一个模块，在DataFrame API的帮助下可用来处理非结构化数据。通过名为PyS
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2020-07-12 21:03:00
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1. 打包File -> Project Structure -> Artifact -> + -> JAR -> From module with dependencies选择一个Module，之后再选择一个主类选择要打包的依赖
原创
2022-10-28 12:08:18
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spark应用程序的开发可以在本地，也可以在集群模式下。使用IDEA与使用eclipse开发的步骤基本一致，程序内容完全一样，只是对集成开发环境的操作有所不同。一、安装IDEA集成开发环境1、（https://www.jetbrains.com/idea/）在这个连接下可以下载各种版本的IDEA，可以选择Windows，Linux，Mac三种环境。2、直接安装IDEA即可，安装过程中会提示你安装S
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2023-08-27 15:26:09
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# Spark运行应用程序打包并运行
Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统，它支持大规模数据处理。在使用Spark开发应用程序时，我们通常需要将应用程序打包并在Spark集群上运行。本文将介绍如何使用Spark的打包工具来打包和运行应用程序，并提供代码示例。
## Spark打包工具
Spark提供了一个内置的打包工具`spark-submit`，它可以将Spark应用程序
原创
2024-01-25 12:29:58
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# Spark运行Python代码详细教程
## 1. 概述
在本文中，我将为你介绍如何在Spark中运行Python代码。Spark是一个强大的分布式计算框架，它支持使用Python编写的代码。使用Spark，你可以处理大规模数据集，进行复杂的数据分析和机器学习任务。
本教程将帮助你了解整个过程，并提供详细的步骤和相应的代码示例。
## 2. 整体流程
下面是整个过程的流程图，可以清晰地了
原创
2023-09-09 16:07:47
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目录一、Spark1. Spark的优点：2. Spark中的组件3. Spark 和 Hadoop 对比4. Spark 运行模式二、Spark WordCount 演示1. Scala 语言2. Java 语言3. Python 语言一、SparkApache Spark 是一个快速的，多用途的集群计算系统， 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保
# 如何在Spark中运行Python代码
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Spark中运行Python代码。Spark是一个开源的大数据处理框架，支持多种编程语言，包括Python。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，并逐步指导你完成。
## 整个流程
首先，让我们看一下整个流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化Spark
原创
2024-06-12 05:34:20
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参考链接https://www.bilibili.com/video/BV11A411L7CK?p=11Spark运行环境Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行，在国内工作中主流的环境为Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来Local模式所谓的Local模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark代码的环境，一般用于教学，调试，演示等。在IDE
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2024-07-24 17:29:12
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