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
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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# Spark程序的打包方法详解
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在开发 Spark 应用程序时，通常需要将其打包以便在集群中运行。本文将详细介绍如何打包 Spark 应用程序，包括所需的依赖、构建工具的使用以及打包后的运行方法。为提高可读性，我们将通过代码示例加以说明，并附上相关的图示。
## 1. Spark应用的基本结构
在构建 Spa
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
在做spark项目时，我们常常面临如何在本地将其打包，上传至装有spark服务器上运行的问题。下面是我在项目中尝试的两种方案，也踩了不少坑，两者相比，方案一比较简单，本博客提供的jar包适用于spark版本2.0以下的，如果jar包和版本不对应会出现找不到类或方法等错误提示信息，它主要借助于eclipse和现成的jar包进行打包应用，只能从官网上下载对应的jar包，局限很大。方案二是借助于In
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2024-01-19 16:31:06
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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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# Spark JARs打包方案
## 引言
在大数据处理领域，Apache Spark是一款广泛使用的分布式计算框架。开发Spark应用程序时，通常需要将相关的依赖打包成一个JAR文件，以方便在集群中进行部署和运行。本方案将详细介绍如何打包Spark JAR，并给出代码示例，以及相关的流程图和饼状图展示。
## 方案概述
在打包Spark JAR时，通常采用Maven或SBT作为构建工
# 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。
前提条件：springboot项目、IDEA、服务使用docker启动1.下载插件在idea的设置-插件中搜索这个插件并安装：2.配置信息在右上角的工程信息里点编辑配置点左上角的加号，新增一个Deploy to Host填写名称，然后点右边的加号添加远程主机信息点击Add Host填完信息后可以点测试连接测试一下然后回来把那个地址打上勾点select然后在target Directory填写服务器
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2024-06-23 22:10:07
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# 使用 IntelliJ IDEA 配置 Maven 打包 Spark 代码
在大数据领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 Maven 则是一个流行的项目管理和构建工具。今天，我们将使用 IntelliJ IDEA 来配置 Maven，以便打包 Spark 代码。本文将详细描述整个过程，包括每一步的具体操作。
## 整体流程
下面是配置流程的概览：
| 步骤
目录一、Spark 环境搭建-Local1.1 服务器环境 1.2 基本原理 1.2.1 Local 下的角色分布1.3 搭建 1.3.1 安装 Anaconda 1.3.1.1 添加国内阿里源 1.3.2 创建 pyspark 环境 1.3.3 安装 spark1.3.4 添加环境变量 1.3.5 启动 spark&
8、 Spark应用程打包与提交提示：基于Windows平台+Intellij IDEA的Spark开发环境，仅用于编写程序和代码以本地模式调试。 Windows+Intellij IDEA下的Spark程序不能直接连接到Linux集群。如果需要将Spark程序在Linux集群中运行，需要将Spark程序打包，并提交到集中运行，这就是本章的主要内容。8.1 应用程序打包（1）Maven打包 进
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2024-08-05 18:48:10
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一：打包成jar1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文，会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二：在集群上运行（local模式）1.上传 2.运行（loc
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2024-06-14 21:40:51
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前言编写程序程序打包测试运行 IDEA作为目前按最主流的Java程序项目编写工具，越来越受到开发人员的青睐。idea因为其五花八门的功能，让你在开发过程中效率显著提高。那么对于初学者来说，如何通过idea快速将自己做好的程序或者项目打包呢，今天我就举例教给你。 编写程序这里我举例编写了一个简单的小程序，通过传参的方式指定两个数字，如果除尽则输出结果，除不尽则输出余数；代码示例：package
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2023-09-10 15:59:43
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1 环境windos开发环境：windos10eclipsejdk-1.8hadoop-2.7.7 （为方便提交任务到远程hadoop集群）hadoop伪分布式环境：centos7.6hadoop-2.7.7jdk-1.8spark on hadoop 已完成spark on hadoop 可参考：2 Scala安装2.1 下载安装包下载安装包，可直接浏览器访问 Scala 2.11.11 | T
Spark编译和打包大多时候我们都会从Spark官方下载二进制包直接使用，但是在学习源码或者需要得到定制化的Spark版本，就需要自行编译和打包了。下载源码spark官网下载源码地址：点我或者可以到github上下载release版本：点我下载后解压并进入目录，目录结构如下修改mvn仓库为阿里云地址默认的仓库地址是谷歌的，国内访问有问题，因此修改成阿里云的，编辑项目根目录下的pom.xml文件，添
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2023-07-20 19:12:35
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Spark核心编程
Spark 核心是整个项目的基础。它提供了分布式任务调度，调度和基本的 I/O 功能。Spark 使用一种称为RDD(弹性分布式数据集)一个专门的基础数据结构，是整个机器分区数据的逻辑集合。RDDS可以用两种方法来创建的;一个是在外部存储系统引用的数据集，第二个是通过应用转换(如map, filter, reducer,&n
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2023-12-08 15:32:22
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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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# 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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业务描述：项目中需要对用户的holding文件进行处理，转成内部格式，并对关键业务项（如security）生成内部ID，为简化起见，此处将ID设置为UUID，文件样例如下，以“|”分割20170630|c003a949bce2ed94346c8579a33891b2|123456790|A000AD7| 5620.88000|00000001.00000000|||
2017063
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2024-06-07 23:56:44
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