在我们使用Spark on Yarn的时候都会看到这样的一句：warning Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME. Ps：解释一下这幅图为什么这样啊，是因为我们内存不够了，所以才这样的，并不影响我们解决问题的既然提示我们
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2024-10-10 15:39:53
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在数据处理和分析领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架。然而，很多开发者在使用 Spark 时，常常遇到“单机模式”的各种问题，例如性能障碍、配置复杂性以及版本兼容性等。为了帮助大家更好地理解如何解决这些问题，本文将提供“Spark 单机”问题的深入分析和实用指南。
### 版本对比与兼容性分析
在考虑 Spark 的迁移和优化时，首先需要对不同版本之间的兼容性进行深
包含sparksql的完整使用案例，请务必耐心看完 专题：大数据单机学习环境搭建和使用1.Spark安装2.Spark配置2.1配置环境变量2.2spark客户端3.Spark使用3.1环境准备3.2脚本说明3.3服务开启3.4脚本执行 大数据单机学习环境搭建(9)Spark单节点安装与pyspark使用1.Spark安装apache官网下载spark个人下载的资源分享# 解压安装，我的位置都在/
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2023-12-03 14:30:26
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因为是从零开始，所以本文将spark部署成单机模式，并且有些文件放到home的个人目录中，不过看下设置的环境变量的就可以知道，这些文件放那里其实是无所谓的服务器环境为cenos，并且JDK已经正确安装，可通过jar命令是否可用来判断$ jar
Usage: jar {ctxui}[vfmn0PMe] [jar-file] [manifest-file] [entry-point] [-C dir]
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2024-05-29 14:45:21
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0.环境说明 硬件环境：VMWare虚拟机，内存2GB 操作系统：Ubuntu12.04 32位操作系统 （64位操作系统的话更好，但是虚拟机还是32位吧） 准备安装软件：JDK1.7 , Hadoop2.6.0, Scala2.10.4, Spark1.2.01.安装JDK (1) 下载JDK1.7(建议1.7) ，名为jdk-7u79-linux-i586.tar.gz，下载地址htt
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2023-11-15 13:47:42
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spark单机安装部署1.安装scala1.下载：wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.12/scala-2.11.12.tgz 2.解压：tar -zxvf scala-2.11.12.tgz -C /usr/local 3.重命名：mv scala-2.10.5/ scala 4.配置到环境变量：export SCALA_HOME=/u
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2023-11-27 09:01:08
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安装 Spark 之前需要先安装 Java，Scala 及 Python。一、安装javajava安装过程不在多说，可以在我其他文章中查找，下面附上java SE JDK下载链接http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html查看java版本1.2 安装 Scala[hadoop@cnbugs ~]$ wget h
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2024-06-11 10:49:56
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# 如何优化Spark中的过滤操作
在处理大数据时，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。但是，有时您会发现过滤操作（`filter`）非常慢。本文将带你从头到尾了解如何优化Spark中的过滤操作，并提供实际代码示例以及流程图支持。
## 整体流程
下面是优化Spark过滤操作的整体流程：
| 步骤 | 描述
在Spark ML库中，TF-IDF被分成两部分：TF (+hashing) 和 IDF。TF: HashingTF 是一个Transformer，在文本处理中，接收词条的集合然后把这些集合转化成固定长度的特征向量。这个算法在哈希的同时会统计各个词条的词频。IDF: IDF是一个Estimator，在一个数据集上应用它的fit（）方法，产生一个IDFModel。 该IDFModel 接收特征向量
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2023-10-20 08:37:38
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2 下载wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz3 解压tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz4 配置环境变量vim /etc/profileSPARK_HOME=/APP/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$SPARK_HOME/binexport
原创
2021-09-04 10:38:19
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在实际开发中，Apache Spark 的单机运行问题常常困扰着开发者。无论是配置不当还是版本不兼容，都会导致性能瓶颈，甚至造成任务失败。本文将通过实际案例、版本对比及迁移指南，深入探讨如何解决 Spark 单机运行的各种问题。
## 版本对比与兼容性分析
在进行版本对比时，我们首先要了解不同版本 Spark 的特性及其兼容性。因此，我们列出了 Spark 2.x 和 3.x 的特性对比：
# 单机搭建Spark环境及使用示例
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用的集群计算平台。本文将介绍如何在单机上搭建Spark环境，并使用Spark进行数据处理的示例。
## 环境准备
首先，确保你的计算机上已经安装了Java和Scala。Spark是用Scala编写的，但是它也支持Java、Python和R等语言。
### 安装Java
可以通过访
原创
2024-07-24 10:28:22
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# 单机Spark环境详解
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它具备广泛的功能，包括实时数据处理、批处理和机器学习等。本文将为您介绍如何在单机环境中配置和使用Spark，并通过示例代码展示其强大的功能。
## 1. 什么是单机Spark环境？
单机Spark环境是指在本地机器上运行Apache Spark的配置模式。它适合于学习、调试和小规模开发。单机模式允许开发者无
# 单机Hadoop Spark实现流程
## 1. 准备工作
在开始之前，需要先进行一些准备工作。以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装Java Development Kit（JDK） |
| 步骤二 | 安装Hadoop |
| 步骤三 | 安装Spark |
| 步骤四 | 配置Hadoop和Spark |
| 步
原创
2023-11-24 04:38:13
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# 单机Spark搭建指南
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，能够处理大规模数据集，提供高效的内存计算能力。本文将介绍如何在单机环境中搭建 Spark，并给出相应的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，请确保您的机器上已安装以下软件：
- JDK（Java Development Kit）
- Scala
- Apache Spark
### 1. 安装 JDK
# Spark单机安装指南
本文将介绍如何在单机上安装和配置Apache Spark。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可以用于处理大规模数据集。通过本文，您将了解到如何在自己的机器上安装和配置Spark，并运行一个简单的Spark应用程序。
## 1. 准备工作
在开始安装Spark之前，您需要确保您的机器满足以下要求：
- Java JDK 8或更高版本
- Python 2
原创
2023-08-22 07:16:05
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salt-key
-L list在master上所有收到的公钥连接请求
-A accept所有pending的请求。
-D 删除所有
在minion上启动服务后，几十秒后会在/etc/salt/pki/minion/下生成一个钥匙对。
然后minion会把pub公钥发给master，master上就会出现unaccepted的ID。
然后minion上
spark下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html #解压: tar -xzvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.6.tgzcd spark-2.4.0-bin-hadoop2.6#执行命名 进入控制台./bin/spark-shellvar lines = sc.textFile("README...
原创
2021-08-24 19:24:32
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spark下载地址：://spark.apache.org/downloads. #解压: tar -xzvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.6.tgzcd spark-2.4.0-bin-hadoop2.6#执行命名 进入控制台./bin/spark-shellvar lines = sc.textFile("README...
原创
2022-02-18 14:53:39
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# Spark 单机安装指南
本文将介绍如何在单机上安装和配置 Spark，以及如何使用 Spark 进行数据处理和分析。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 准备环境
2. 下载和安装 Spark
3. 配置 Spark
4. 使用 Spark 进行数据处理和分析
## 1. 准备环境
在开始之前，确保你的系统满足以下要求：
- 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
-
原创
2023-08-10 04:35:06
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