大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别。而且这庞大的数据之中，不仅仅包括结构化数据(如数字、符号等数据)，还包括非结构化数据(如文本、图像、声音、视频等数据)。这使得大数据的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中。这就需要对大数据的处理速度要非常快，才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息。在大数据的大量复杂的数据之中，通常不
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2024-09-20 10:00:28
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目录一、集群规划二、配置Spark路径三、修改配置文件1.spark-env.sh2.修改slaves文件四、启动集群1.先起动Hadoop的HDFS和Yarn2.启动Spark五、Web查看集群启动情况六、测试例子七、集群配置介绍必读引言：本文是基于Hadoop完全分布式搭建的Spark On Yarn分布式集群，之前我已经总结过Hadoop完全分布式搭建的详细过程，请参考我的文章：Linux下
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2023-08-26 12:57:26
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# 使用 Docker 搭建 Hadoop 集群和 Spark on YARN
在这篇文章中，我们将会学习如何使用 Docker 搭建一个 Hadoop 集群，并在其上运行 Spark on YARN。整个过程可以分为几个步骤，下面是流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 Docker |
| 2 | 拉取 Hadoop 和 Spark
原创
2024-09-03 04:27:20
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1、Spark on Yarn 有两种模式，一种是cluster模式，一种是client模式。a.执行命令 “./spark-shell --master yarn” 默认运行的是client模式。b.执行 "./spark-shell --master yarn-client" 或者 "./spark-shelll --master yarn --deploy-mo
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2023-10-20 14:36:10
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一、 任务目标在之前已经安装好的CentOS虚拟机上，在Docker上，安装hadoop。二、 什么是hadoop简单的说，Docker技术本质上和VM一样，是将一个服务器拆分成多分给更多的应用使用；而hadoop体系有自己的一套资源管理系统，要解决的问题是多个服务器并行调度起来，当作一个服务器使用的问题。 在我的虚拟机上安装了docker后，可以将我的虚拟机计算资源拆分成多个互相独立的计算资源；
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2023-09-01 13:46:34
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Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段，第一个是Zookeeper集群的搭建，第二是Hadoop集群的搭建，第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。
一、准备
1、软件及版本 1.&n
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2024-06-18 13:22:42
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# Spark on YARN 的搭建指南
Apache Spark 是一个快速且通用的集群计算系统，通过 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理，可以充分利用大数据环境中的资源。本文将为您介绍如何搭建 Spark on YARN 环境，并提供示例代码以帮助您快速上手。
## 环境准备
在开始之前，您需要确保以下软件已安装并配置好：
1. *
目录序言理论基础生态介绍安装和配置多节点部署交互SparkHBase目标单纯的hadoop，包括HDFS和MR等，可以解决一部分问题，但是还是有些麻烦。Spark的诞生是为了使得在某些场景下分布式数据的处理更便捷，效率更高。Hadoop和Spark不是两个对立或需要二选一的工具，而是两个相互补充，以完成更全面的工作的两个朋友。这一篇，我们会从安装部署Spark开始，介绍如何通过Spark做
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2023-09-06 20:45:32
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spark的运行架构以standalone为例：Driver Program ：运⾏main函数并且新建SparkContext的程序。 Application：基于Spark的应用程序，包含了driver程序和集群上的executor。Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型 （1）Standalone: spark原生的资源管理，由Master负责资源的
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2024-07-02 21:37:51
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整体介绍：本次是安装hadoop的伪分布式环境，在虚拟机上搭建4台机器，master、slave1、slave2、slave3。master作为namenode，slavex作为datanode1、准备工具 virtualbox centos7 xshell5
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2023-09-01 11:07:11
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1. 问题一：什么时候进行Shuffle的fetch操作？Shuffle是一边Mapper的Map操作同时进行Reducer端的Shuffle和Reduce操作吗？错误的观点:Spark是一边Mapper一边Shuffle的，而Hadoop的MapReduce是先完成Mapper然后才开始Reducer的Shuffle。事实是：Spark一定是先完成Mapper
# Spark on YARN Hadoop 配置指南
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的数据处理引擎，YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 的资源管理器。结合这两者，可以实现高效的数据计算和处理。以下是如何配置 Spark 在 YARN 上运行的详细流程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-10-01 10:02:24
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文章目录0. Yarn的来源1. YARN概述2. YARN的重要组成部分2.1 ResourceManager（1）Application Manager 应用程序管理器（2）Scheduler 资源调度器2.2 NodeManager2.3 逻辑上的组件Application Master3. Container 资源池4. 小结 0. Yarn的来源 hadoop 1.x的时代，并没有Ya
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2023-09-17 12:10:14
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安装过程： 一、安装Linux操作系统 二、在Ubuntu下创建hadoop用户组和用户 三、在Ubuntu下安装JDK 四、修改机器名 五、安装ssh服务 六、建立ssh无密码登录本机 七、安装hadoop 八、在单机上运行hadoop一、安装Linux操作系统 我们是在windows中安装linux系统的，选择的是ubuntu11.10,介于有些朋友是第一次安装双系统，下面我就介绍一种简单
# 搭建 Spark on YARN 集群的完整指南
在大数据工程的领域，Apache Spark 是一个极为重要的工具，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，将 Spark 集成在 YARN 中，可以充分利用 Hadoop 集群的资源。本教程将将详细介绍如何搭建 Spark on YARN 集群，适合刚入行的小白以及有一定
# Ubuntu下搭建Spark on YARN
在大数据领域，Apache Spark是一种强大的分布式计算框架。结合YARN（Yet Another Resource Negotiator），Spark可以高效地运行在大规模集群上。本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上搭建Spark环境并在YARN上运行作业。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你有一个Ubuntu系统，并安装了J
========================================================================================一、基础环境========================================================================================1、服务器分布10.217.145.
原创
2014-01-18 02:24:42
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自从spark正式亮相后，其官网上就公开声称其计算速度比hadoop要快10到100倍。我看了后总觉得其存在很大的炒作成份，不太相信。正好单位目前在做一个大数据的项目，于是就借机实实在在的对二者的计算速度进行了比较。正如一句北京土话：是骡子是马，拉出来遛遛。实验过程记录如下。
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2023-07-14 19:26:13
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当被问到为什么Spark比Hadoop快时候，得到的答案往往是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。 事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据通信问题：Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。1、Spark vs MapReduce ≠ 内
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2023-09-20 17:23:39
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提交命令${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores
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2023-10-16 20:36:35
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