Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在过去一年的时间里，发布了4个版本（Spark 1.3到Spark 1.6），各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000，是2014年年末人数的两倍。据我们了解，不管是大数据或小数据工具方面，Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
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2023-09-05 14:17:39
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# Spark与Python的兼容性
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、可扩展的大数据处理平台。Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。在本文中，我们将重点讨论Spark与Python的兼容性。
## Spark与Python的兼容性概述
Spark使用PySpark作为其Python API。PySpark是一个Py
原创
2024-07-19 12:30:46
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Spark 是什么 Spark 是 Apache 顶级项目里面最火的大数据处理的计算引擎，它目前是负责大数据计算的工作。包括离线计算或交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等。全世界有许多公司和组织使用或给社区贡献代码，社区的活跃度见 www.github.com/apache/spark。2013 年开始 Spark开发团队成立 Databricks，来对 Spark 进行运作和
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2024-01-21 07:58:00
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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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有时候我们会在windows 下开发spark程序，测试程序运行情况，再部署到真实服务器中运行。那么本文介绍如何在windows 环境中搭建简单的基于hadoop 的spark 环境。 我的windows环境为 Win7 64位第一步，安装Python环境这里不多讲，我的环境为python 3.6第二步，安装Java 环境我的环境为C:\Users\Boss>java -version
ja
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2023-08-07 23:16:50
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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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1. 引言：在Hadoop高可用搭建之前首先要准备好，hadoop，jdk，zookeeper的安装包，将安装包解压到合适的位置，本文设置路径位置位于/usr/java下，然后安装解压之后的文件夹名分别为hadoop，jdk1.8，zookeeper。具体路径位置可自由设置，当但你配置Hadoop中的xml文件时，文件路径必须对应好，否则肯定会出错的。 我这里用了三台虚拟机来搭建HA模式，各插件的
问题：在某些情况下，我们会用到其他厂商的大数据平台，而我们是没有相关管理权限的，但是集群和我们已有的代码所需要的环境存在差异，所以我们要向集群设置我们自己的运行环境的参数等，主要解决方案如下 1、对于pyspark，首先我们需要一个我们的相关的所有包的python虚拟环境，这里推荐anaconda的虚拟环境，里面包含很多科学计算的模块便于数据分析使用，在任意一台能联网的机器上创建一个co
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2023-12-13 11:13:16
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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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本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章，第3.1节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.1 启动 Spark 守护进程 如果你计划使用 Standalone 的集群管理器，则需要启动 Spark 的主机（master）和工作机（worker）的守护进程（daemon），它们是 Spark 架
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2024-10-12 14:28:39
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# Spark与Hive的兼容版本实现流程
## 1. 背景介绍
Spark是一种快速且通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言来查询和分析数据。为了在Spark中使用Hive的元数据和查询功能，需要确保Spark与Hive的兼容版本。
## 2. 实现流程
下面是实现“Spark与Hive的兼容版本”的流程：
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原创
2023-12-11 10:18:42
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随着大数据技术的不断发展，Hadoop和Spark已成为处理大规模数据的热门框架。在生产环境中，高可用性（HA）是至关重要的，以确保数据处理和分析任务不受中断。本文将详细介绍如何构建 Hadoop和Spark分布式HA运行环境，以确保数据处理平台的稳定性和可用性。1、什么是分布式HA环境？分布式高可用性（HA）环境是一种架构设计，旨在确保系统在面临硬件故障、软件故障或其他不可预测的问题时仍然能够保
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2024-09-13 13:47:29
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前言 1.操作系统：Centos7 2.安装时使用的是root用户。也可以用其他非root用户，非root的话要注意操作时的权限问题。 3.安装的Hadoop版本是2.6.5，Spark版本是2.2.0，Scala的版本是2.11.8。 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作，则需注意他们之间的版本依赖关系。可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环
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2023-08-01 22:29:53
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# 如何实现 Spark 与 PySpark 版本兼容
在大数据处理的过程中，Apache Spark 和 PySpark 是最常用的技术之一。然而，不同的 Spark 和 PySpark 版本之间可能存在一定的兼容性问题。本文将引导你理解如何确保 Spark 与 PySpark 的版本兼容，为你的项目提供一个稳定的基础。
## 兼容性检查的流程
为了确保 Spark 和 PySpark 的
# Spark Hive版本兼容关系指南
在大数据生态系统中，Apache Spark与Apache Hive是两种非常重要的工具。Spark提供快速的数据处理能力，而Hive则是用于数据仓库的基础设施。确保它们的版本兼容关系对数据处理和分析的效率至关重要。本文将带领你深入了解如何实现Spark和Hive之间的版本兼容关系，并提供详细的步骤和代码示例。
## 一、兼容关系流程
我们可以将整个
安装基础环境（1）scala
的spark环境1.idea新建scala项目 idea 首先安装scala插件，然后如下链接新建scala项目。2.pom引入
spark Downloads | Apache
Spark<properties>
<
spark.version>3.2.1</spa
最近项目有资金账户的相关需求，需要使用锁做并发控制，借此机会整理下基于MybatisPlus @Version注解的乐观锁实现的方案，以及项目中遇到的坑 一.MybatisPlus 乐观锁的配置 参考MybatisPlus(以下简称MP)官方文档，https://baomidou.com/pages/0d93c0/#optimisticlockerinnerinterceptor MP
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2024-07-11 19:53:35
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Kafka与Spark虽然没有很直接的必然关系，但是实际应用中却经常以couple的形式存在。如果你的Kafka的爱好者，流式计算框架Spark、Flink等也不得不去了解；如果你是Spark的爱好者，Kafka又或许是必不可少的一部分。在之前的文章中我们介绍了很多spark的知识，这里主要来讲述一下Kafka与Spark Streaming的结合，如果大家有兴趣，后面会放出一个系列的文章，包括S
Hadoop首先看一下Hadoop解决了什么问题，Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。· HDFS，在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。· &
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2024-09-29 10:57:04
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最近重新装了系统，需要对spark与pyspark重新配置下。于是写了这篇文章，希望对从事这个行业的人员能有所帮助：1.准备阶段准备以下版本的安装包，不同的版本号之间会发生兼容性问题，如果采用版本以下不一致，建议看完本文再动手，有些本人已经踩过坑，会在下文提示。 1.Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64 2.jdk-8u40-windows-x64 3.hadoop-3
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2023-10-31 13:06:30
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