之前介绍过Spark 1.6版本的部署,现在最新版本的spark为3.0.1并且已经完全兼容hadoop 3.x,同样仍然支持RDD与DataFrame两套API,这篇文章就主要介绍一下基于Hadoop 3.x的Spark 3.0部署,首先还是官网下载安装包,下载地址为:http://spark.apache.org/downloads.html,目前spark稳定版本
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2023-08-02 12:35:01
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1 概述从一个较高的层次来看,每一个 Spark 应用程序由两部分组成:driver program(驱动程序)端运行的 main 函数以及在整个集群中被执行的各种并行操作。Spark 提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集(RDD),它是可以被并行处理且跨节点分布的元素的集合。我们可以通过三种方式得到一个RDD1、 可以从一个 Hadoop 文件系统(或者任何其它 Hadoop 支持的文
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2023-11-21 19:47:54
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本期内容:1 解密Spark Streaming Job架构和运行机制2 解密Spark Streaming 容错架构和运行机制一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据。在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下。 Spark Streaming运行时
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2024-06-07 12:44:52
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spark 2.x 版本相对于1.x版本,有挺多地方的修改,1 Spark2 Apache Spark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎,比Spark1快10倍2 ml做了很大的改进,支持协同过滤http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html3 spark2 org.apache.spark.sq
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2023-10-19 23:03:22
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美国时间 2018年11月08日 正式发布了。一如既往,为了继续实现 Spark 更快,更轻松,更智能的目标,Spark 2.4 带来了许多新功能,如下:添加一种支持屏障模式(barrier mode)的调度器,以便与基于MPI的程序更好地集成,例如, 分布式深度学习框架;引入了许多内置的高阶函数,以便更容易处理复杂的数据类型(比如数组和 map);开始支持 Scala 2.12;允许我们对 no
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2024-02-06 21:13:27
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第1章 RDD 概念1.1 RDD 为什么会产生 RDD:Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 RDD 是 Spark 的基石,是实现 Spark 数据处理的核心抽象。那么 RDD 为什么会产生呢? Hadoop 的 MapReduce 是一种基于数据集的工作模式,面向数据,这种工作模式一般是从存储上加载数据集,然后操作数据集,最后写入物理
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2024-08-07 19:17:25
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Spark1.5堆内存分配
这是spark1.5及以前堆内存分配图
下边对上图进行更近一步的标注,红线开始到结尾就是这部分的开始到结尾
spark 默认分配512MB JVM堆内存。出于安全考虑和避免内存溢出,Spark只允许我们使用堆内存的90%,这在spark的spark.s
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2023-11-16 19:50:37
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目的:希望在自己电脑上run项目组之前的代码,帮助理解代码,同时为之后的修改做铺垫。由于代码是基于 Spark 2.0.1、Scala 2.11.8 、 Hadoop 2.7.3以及JAVA 1.8,而我自己电脑配置的是 Spark 1.6.1、Scala 2.11.8 、 Hadoop 1.2.1以及JAVA 1.8。为避免版本问题出现报错,觉得有两种解决方法: 1.将spark1.6.1版本
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2023-08-31 20:58:00
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Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本。主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展。这是社区开发非常重要的一个里程碑。1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能。Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升
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2023-08-09 16:41:01
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“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第8期互动问答分享】 Q1:spark线上用什么版本好? 建议从最低使用的Spark 1.0.0版本,Spark在1.0.0开始核心API已经稳定;
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2023-07-18 22:50:50
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在大数据处理中,Apache Spark 和 Hadoop 是两个重要的技术工具。Spark 提供了在内存中高速处理数据的能力,而 Hadoop 则负责存储和分发数据。适配 Spark 版本和对应的 Hadoop 版本是确保系统正常运行和高效处理的关键。然而,在实际操作中,很多用户会遇到版本不兼容的问题,这会导致错误和性能下降。本文将详细探讨这一问题的背景、现象、根因分析、解决方案,以及后续的验证
Windows软件在Linux上的等价/替代/模仿软件列表 Last update: 16.07.2003, 31.01.2005, 27.05.2005
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2024-09-04 16:36:24
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# Spark与PySpark的版本兼容性探讨
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架,它能够处理大规模数据集。而PySpark则是Spark的Python API,使得Python用户能够利用Spark进行大数据处理。然而,在实际的项目中,选择合适的Spark版本与PySpark版本进行搭配非常重要。本文将深入探讨Spark与PySpark之间的版本兼容性,并提供一些代码示例,以便
原创
2024-10-21 05:25:59
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## 实现CDH版本的Spark
作为一名经验丰富的开发者,你需要教导一位刚入行的小白如何实现CDH版本的Spark。下面是整个过程的流程图:
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 安装JDK
安装JDK --> 安装Hadoop
安装Hadoop --> 安装Spark
安装Spark --> 配置环境变量
配置环境变量 --
原创
2023-08-30 15:29:01
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第一步 先准备环境1,IDEA 安装的SDK是2.13.8版本 2,新建maven项目,依赖如下<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.13</artifactId>
<version>
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2023-10-14 11:01:40
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经过七轮投票, Apache Spark™ 3.2 终于在昨天正式发布了。Apache Spark™ 3.2 已经是 Databricks Runtime 10.0 的一部分,感兴趣的同学可以去试用一下。按照惯例,这个版本应该不是稳定版,所以建议大家不要在生产环境中使用。Spark 的每月 Maven 下载数量迅速增长到 2000 万,与去年同期相比,Spark 的月下载量翻了一番。Spark 已
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2024-05-10 17:37:03
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Apache Spark 3.1.1 版本于美国当地时间2021年3月2日正式发布,这个版本继续保持使得 Spark 更快,更容易和更智能的目标,Spark 3.1 的主要目标如下:•提升了 Python 的可用性;•加强了 ANSI SQL 兼容性;•加强了查询优化;•Shuffle hash join 性能提升;•History Server 支持 structured streaming注意
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2024-03-12 13:53:00
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# 如何在Apache Spark中查看Spark版本
在数据处理和分析的生态系统中,Apache Spark 是一个被广泛使用的大数据处理框架。在日常开发中,我们有时需要确认我们使用的 Spark 版本。本文将指导你如何查看 Spark 版本,并提供详细的步骤说明。
## 流程步骤
我们将整个过程分成以下几个步骤:
| 步骤号 | 步骤名称 | 描述
公司原来开发使用的是Kafka0.8版本的,虽然很好用,但是看了一下kafka官网的0.10版本更新了好多的特性,功能变得更强了。以后考虑换成0.10版本的,因此特意研究了一下两个版本的区别和使用方法。先贴出两个版本的pom文件一、spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.2.jar 1、pom.xml 1 org.apache.spark spark-core_2.
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2023-11-20 11:38:02
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首先祝大家端午节快乐,幸福安康。就在上周五, Apache Spark 3.0 全新发布,此版本给我们带来了许多重要的特性,感兴趣的同学可以看下这篇文章: Apache Spark 3.0.0 正式版终于发布了,重要特性全面解析 。Spark 是从 2010 年正式开源,到今年正好整整十年了!一年一度的 Spark+AI SUMMIT 在本周正在如
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2024-02-02 13:53:24
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