1、官网下载安装包或者编译包：https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz2、解压到安装目录-自定义目录，配置环境变量3、安装java和scala；4、运行安装目录下的spark-shell：这个入口是scala；5、安装idea；6、配置idea开发环境： 下面介绍本地s
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2023-09-06 10:12:42
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一、背景说明 单机执行pyspark（python on spark）非常简单，只要在脚本所在服务器上部署个python环境或Anaconda这种集成运行环境，再通过python3命令执行就完了。 而想将python提交到spark集群中运行，则有两种方法，一种是在每个spark结点上部署python环境，在spark低版本与python集成没那么完善的时候，集群结点数又不多的情况下，的确可以
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2023-08-26 15:53:29
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# 打包Python环境给Spark
在大数据处理的过程中，Spark是一个非常流行的框架，而Python是一个广泛使用的编程语言。将Python环境打包给Spark可以使得我们在Spark集群上运行Python代码，并且可以方便地调用Python库。本文将介绍如何打包Python环境给Spark，并提供一些代码示例帮助读者理解。
## 为什么需要打包Python环境给Spark
Spark
原创
2024-04-19 06:16:42
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# Spark集群默认Python环境
在大数据处理领域，Apache Spark因其高效的计算能力而受到广泛欢迎。Spark支持多种编程语言，其中Python是一种特别流行的选择。了解Spark集群默认的Python环境对于我们有效利用其强大功能至关重要。
## 何为Spark集群默认Python环境？
Spark集群默认的Python环境指的是在Spark作业运行时所使用的Python解
原创
2024-10-23 04:07:46
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Shuffle的核心要点ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。 ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。 ResultStage基本上对应代码中的action算子，即将一个函数应用在RDD
作业故障分类故障主要分为版本，内存和权限三方面。各种版本不一致各种内存溢出其他问题版本不一致1）java版本不一致报错：java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/immomo/recommend/RedisDao: Unsupported major.minor version 52.0处理：该问题一般是spark的java版本与作业编译的java版本
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2023-09-05 14:18:53
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Spark环境搭建总结:1.模式简介2.两种onYarn模式区别(SparkOnYarn模式和之前的Spark集群没有半毛钱关系)2.1.Driver`运行的位置`不一样2.2.运行结果如果在控制台输出2.3.提交命令参数不一样2.4.通信成本不一样3.端口准备工作Apache的还是CDH的?Local本地模式-★★★Standalone独立集群模式-★模式介绍集群规划操作Standalone-
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2023-08-14 13:27:55
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安装版本配套
Spark: 1.6.2
Scala: 2.12.1
软件安装
1、安装JDK
手工配置JAVA_HOME环境变量，并将JDK的bin目录加入Path环境变量中。
2、安装Scala Windows版
通过.msi软件包安装。安装完成后自动配置环境变量SCALA_HOME，并将scala下的bin目录加入Path环境变量中。
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2023-08-29 11:16:06
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随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来。在Spark中提供了三个地方用于配置： 1、Spark properties：这个可以控制应用程序的绝大部分属性。并且可以通过 SparkConf对象或者Java 系统属性进行设置； 2、环境变量(Environment variables)：这个可以分别对每台机器进行相应的设置，比如IP。这个可以在每台机器的$SPA
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2023-07-04 12:49:46
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搭建Spark真实分布式运行环境 文章目录搭建Spark真实分布式运行环境配置不依赖于HDFS的spark standslone模式准备工作配置基本环境配置免密登录分布式spark standalone 环境部署，不依赖于HDFS配置spark-env.sh文件配置 slaves.template 文件将配置好的spark文件分发至slaves机器启动spark测试添加slave1和slave2到
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2024-05-28 10:19:55
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Spark运行环境1. Spark运行环境1.1 Spark运行概述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。接下来，我们就分别看看不同环境下Spark的运行1.2 Local模式1.2.1 Local模式概述所谓的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，
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2023-11-06 18:18:16
78阅读
大数据之Spark 运行环境概述 完整使用一、Spark 运行环境1、Local 模式1）解压缩文件2）启动 Local 环境2、命令行工具3、退出本地模式4、提交应用二、Standalone 模式1、解压缩文件2、修改配置文件1) 进入解压缩后路径的 conf 目录，修改 slaves.template 文件名为 slaves2) 修改 slaves 文件，添加 work 节点3) 修改 sp
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2023-08-31 19:33:26
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Spark2.x学习笔记6、 在Windows平台下搭建Spark开发环境（Intellij IDEA+Maven）6.1 集成开发环境IDE为了方便应用程序开发与测试，提高开发效率，一般使用集成开发工具IDE。同样，为了方便Spark应用程序编写和测试，可以选择集成开发工具Intellij IDEA或Eclipse。由于Intellij IDEA对Scala更好的支持，大多Spark开发团队选择
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2023-12-10 17:04:27
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由于需要用到很多第三方的包，比如numpy，pandas等，而生产环境又无法上网单个包安装太麻烦，因此考虑把之前安装的python的独立环境换成Anaconda的集成开发环境。以下是具体步骤：1安装Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh脚本2给/opt/modules/anaconda3/bin/python3.6建立软链接ln-s/opt/modules/anaconda
原创
2018-06-14 19:21:05
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注意Driver Program，就是运行spark主程序的程序。在spark-submit提交时有2种模式，client和cluster。下面是说明：--deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver program locally ("client") or
on on
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2024-09-26 07:33:57
81阅读
# 打包 Spark 用的 Python 环境
在大数据处理的背景下，Apache Spark 已成为一种流行的计算框架。Spark 支持多种语言，其中 Python 是颇受欢迎的一种选择。与此同时，搭建一个合适的 Python 环境来运行 Spark 作业变得至关重要。本文将介绍如何打包一个用于 Spark 的 Python 环境，并提供相应的代码示例及流程图。
## 一、Python 环境
# 教你如何配置Spark Python环境变量
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整体的流程，具体每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
```markdown
```mermaid
erDiagram
确定Python路径 --> 下载Spark --> 配置环境变量 --> 测试Spark
```
```mermaid
flowchart TD
确定Python路
原创
2024-03-08 06:25:07
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# 如何查看Spark程序的Python运行环境
在使用Apache Spark处理大数据时，有时需要查看当前Python的运行环境，以确保程序可以顺利执行。本文将详细介绍如何实现这一功能的步骤。
## 流程概述
我们将通过以下步骤查看Spark程序的Python运行环境：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-09-07 03:44:45
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Spark运行环境和架构1. Spark运行环境Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，它被设计在所有常见的集群环境下运行，目前主流环境是基于Hadoop的Yarn环境，docker环境也在慢慢流行起来Spark的运行环境目前分为三种模式:local模式、standalone模式和Yarn模式1.1 local模式local模式是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark程序的环境，一般用
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2023-08-06 12:11:09
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Windows平台环境搭建JDK1.8-8u201Scala2.11.8spark2.2.0hadoop2.7.2sbt0.13.13.1 上面的几个软件之间相互有版本依赖关系的因此尽量要配套使用，链接：https://pan.baidu.com/s/1QEx-Q1jaRsO6-9tijw1Hdw 提取码：mnml 1. 首先安装 JDK1.JDK下载地址：点开链接你应该看到如
原创
2022-03-14 17:23:56
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