Worker启动Driver的一个基本原理，就是Worker内部会启动一个线程，这个线程可以理解为，就是DriverRunner，然后DriverRunner就会去负责启动Driver进程，并在之后对Driver进程进行管理 Worker启动Executor，其实和Driver的原理是一致的，都是通过一个Worker内部的本地线程，也就是ExecutorRunner，去启动Executor进程，然
Spark的 bin目录下的spark-submit可被用于在集群上执行应用，他可被用于所有类型的cluster manager。绑定Application的依赖如果代码依赖其他工程，连同Application一起打包，使用maven或sbt。并将Spark和Hadoop相关的依赖设置为provided： ... ... ... provided因为这些依赖在运行时由cluster m
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2023-08-16 17:05:17
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scope详解Maven存在着编译、测试、打包，部署，运行等生命周期。在这些生命周期中…有些依赖只用于测试，比如Junit。有些依赖只有运行时才能用到，编译用不到，比如MySQL驱动包只在运行时用到（编译后使用的是JDBC接口）还有些依赖，编译期用到，运行期不需要，因为有些容器已经提供了，比如servlet-api在tomcat中已经提供，我们只需要在编译期使用，项目上线后由tomcat提供。在p
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2023-12-26 11:44:45
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Maven工程对应相关依赖查询前言正文 前言Spark Structured Streaming+Kafka+Hbase Scala版例子，整体入口。正文这个其实很简单，但是我发现我手下的开发人员确实有不知道怎么查的，就简单介绍一下。我一般就是直接在这个网址查https://mvnrepository.com/最简单的办法就是百度搜你要的框架名+maven，一般前几个结果里就是这个网站。 例如我
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2024-01-05 19:09:00
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背景默认安装的maven使用官网地址下载依赖包，如果本地没有的话就会去中央仓库下载。但中央仓库在国内访问特别慢。有的时候一个大一点的工程耗时半天也完不了。解决办法：使用国内镜像将maven配置文件中下载依赖包地址修改成国内地址，一般都使用阿里的地址。1 找到Maven的设置文件配置文件settings.xml通常位于安装目录下的“Maven\apache-maven-3.x.x\conf\”。有的
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2023-12-23 21:34:53
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一、背景众所周知，Maven对于依赖的管理让我们程序员感觉爽的不要不要的，但是由于这货是国外出的，所以在我们从中央仓库下载依赖的时候，速度如蜗牛一般，让人不能忍，并且这也是大多数程序员都会遇到的问题。今天我们就教大家一招来完美解决这个问题，从此远离下载依赖速度极慢的困扰。二、原理及解决方式1.其实maven为了解决远程依赖下载慢的问题，提供了我们可以使用镜像来进行解决。2.镜像：如果仓库X可以提供
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2024-01-19 22:46:41
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scope 的其他参数如下 compile 默认的 scope，表示 dependency (依赖) 都可以在生命周期中使用。而且，这些 dependencies 会传递到依赖的项目中。适用于所有阶段，会随着项目一起发布provided 跟 compile 相似，但是表明了 dependency 由 JDK 或者容器提供，例如 Servlet AP 和一些 Java EE APIs。这个 scop
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2024-02-02 07:35:33
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我们知道，可以通过dependency标签来添加依赖，一般情况下我们也只是需要关注groupId,artifaceId和version。但是，我们也知道，并不是所有的JAR都要在编译，测试，运行，打包……各个阶段都存在，比如junit.jar。在打包成WAR的时候是没必要将单元测试代码也打进去的，junit.jar也没必要打进去。在Maven中的dependency标签中提供了scope属性，它包
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2023-12-12 13:35:44
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# 在 IntelliJ IDEA 中配置 Apache Spark 和 Maven 依赖
对于刚入行的开发者来说，配置项目环境是一件重要且有时令人困惑的事情。在本文中，我将指导你如何在 IntelliJ IDEA 中使用 Maven 管理 Apache Spark 依赖。我们将分步完成整个过程，确保你对每一步都有清楚的理解。
## 流程概述
下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 Maven 管理 Java Spark 项目的依赖
在现代的 Java 开发中，Apache Spark 是一个非常热门的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和数据分析。而 Maven 是一个项目管理工具，能够帮助开发者轻松地管理项目的依赖库。本文将通过示例介绍如何使用 Maven 管理 Java Spark 项目的依赖，同时带上代码示例和一些图示帮助理解。
## 1. Apache
1.宽窄依赖 图中左边是宽依赖，父RDD的4号分区数据划分到子RDD的多个分区（一分区对多分区），这就表明有shuffle过程，父分区数据经过shuffle过程的hash分区器（也可自定义分区器）划分到子RDD。例如GroupByKey，reduceByKey，join，sortByKey等操作。图右边是窄依赖，父RDD的每个分区的数据直接到子RDD的对应一个分区（一分区对一分区），
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一个热门的开源框架，然而在引入 Spark 并使用 Maven 进行依赖管理时，我们常常会遇到各种各样的问题。本文将逐步带你走过如何有效解决 Spark 的 Maven 依赖问题。
## 环境预检
首先，在我们开始部署之前，确保我们的环境是适合运行 Spark 的。我们需要一份硬件配置表来确认是否满足要求。
| 硬件组件 | 配置说明
创建Maven项目 1.1 增加Scala插件 Spark由Scala语言开发的，所以本课件接下来的开发所使用的语言也为Scala，咱们当前使用的Spark版本为2.4.5，默认采用的Scala版本为2.12，所以后续开发时。我们依然采用这个版本。开发前请保证IDEA开发工具中含有Scala开发插件 在idea的setting中，找到plugins,搜索scala，并进行安装，如果不安装插件，我们
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2024-04-12 12:45:28
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三种classpath：编译项目主代码的时候用的一套classpath测试实际运行项目的依赖根据选择的依赖范围将依赖引入到不同的classpath中几种依赖范围：compile:编译依赖范围，如果没有指定，就会默认使用这个范围，，对编译、测试、运行三种classpath都有效test:测试依赖范围，只对测试的classpath有效provided:已提供依赖范围，编译和测试有效，运行无效runti
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2023-12-21 06:37:44
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1. MavenMaven是专门用于管理和构建java项目的工具，主要功能有： 提供了一套标准化的结构项目 提供了一套标准化的结构流程 提供了一套依赖管理机制依赖管理 依赖管理其实就是管理你项目所依赖的第三方资源（jar包、插件…）Maven使用标准的坐标配置来管理各种依赖，只需要简单的配置就可以完成依赖管理Maven包含三种不同的仓库：本地仓库、中央仓库、远程仓库（私服）本地仓库：自己计算机上的
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2023-12-13 09:17:49
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本文面向对Spark，Mesos和Zookeeper有一点了解的读者，介绍下Run Spark on Mesos with Zookeeper的方法和一些注意点。因为Spark和Mesos的相关文档里，关于结合Zookeeper之后应该怎么改写相应URL和参数这块讲得不太清楚。版本信息Zookeeper 3.4.5 stableSpark 0.8Mesos 0.13没有Zookeeper的时候Me
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2024-06-25 00:00:29
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# SPark开发Maven环境依赖的实现指南
在开始SPark的开发之前，我们需要在Apache Spark项目中建立一个Maven环境，并添加必要的依赖。本文将帮助你完成这一过程，确保你能顺利开展SPark开发。
## 流程概述
以下是实现SPark开发Maven环境依赖的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装JDK |
| 2
# 如何在Maven项目中添加Spark依赖
本文将指导你如何在一个新的 Maven 项目中添加 Apache Spark 依赖。下面是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 创建一个Maven项目 |
| 2
day4目录上午：maven依赖的作用范围：导出源码：下午：springboot学习springbootspringboot的四大功能springboot核心概念如何使用maven创建一个springboot项目配置文件（修改springboot Web项目的端口）修改Springboot Web项目的应用服务器springboot Web项目中访问静态资源如何在springboot web项目
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2024-06-28 11:26:10
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背景最近在弄spark on k8s的时候，要集成同事的一些功能，其实这并没有什么，但是里面涉及到了hive的类问题（具体指这个org.apache.hadoop.hive.包下的类）。之后发现hive类总是优先加载应用jar包里的类，而忽略掉spark自带的系统jars包，这给我带了了很大的困扰，大约花了一两周的时间，终于把这个问题排查清楚了。问题分析直接分析： 我们知道在spark提交的时候，
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2024-08-14 15:54:56
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