一、Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段，遵循以下原则： 1、将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段。2、当遇到shuffle操作，就意味着上一个stage阶段结束，下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区，在默认情况下（也就是未指明分
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2023-06-19 06:48:36
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背景概述 基于yarn模式的spark集群，共8个节点。其中，Hadoop和spark均采用CDH5.12.1版本，独立一个节点部署Cloudera Manager Server5，NameNode和SecondNameNode部署于同一个的机器上。 这是一个小型的用于生产环境测试、开发的集群，通过Cloudera
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2023-08-11 17:03:25
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首先准备3台电脑或虚拟机，分别是Master,Worker1,Worker2，安装操作系统(本文中使用CentOS7)。1、配置集群，以下步骤在Master机器上执行 1.1、关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service 1.2、设置机器ip为静态ip 1.2.1、修改配置 cd /etc/sysconfig/network-scripts/
vim i
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2024-07-28 10:06:26
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1、Spark的特点快如闪电的集群计算。大规模快速通用的计算引擎。 速度比hadoop 100x,磁盘计算快10x。 能使用java / Scala /R /python进行开发，提供80+算子(操作符)，容易构建并行应用。 基于hadoop的mr，扩展MR模型高效使用MR模型，内存型集群计算，提高app处理速度。因为它是在内存中存储中间结果。 通用架构：组合SQL ，流计算 + 复杂分析
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2024-02-13 21:08:29
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Spark2.0于2016-07-27正式发布，伴随着更简单、更快速、更智慧的新特性，spark 已经逐步替代 hadoop 在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准。本文主要以代码和绘图的方式结合，对运行架构、RDD 的实现、spark 作业原理、Sort-Based Shuffle 的存储原理、 Standalone 模式 HA 机制进行解析。
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2018-06-22 21:41:00
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本次总结图如下修改集群webUI端口两种方式方式一：conf/spark-env.sh 添加SPARK_MASTER_WEBUI_PORT方式二： sbin/start-master.sh 修改8080搭建spark集群客户端必要性：spark集群客户端提交应用时，承担磁盘IO，并且独立于spark集群，,不会影响spark集群某个节点性能差异注意：客户端节点不用在slaves配置，也
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2023-08-29 17:01:10
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在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processin
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2023-08-22 20:49:37
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一、Spark的概述： spark是什么 spark是基于内存的计算框架，计算速度非常快。如果想要对接外部的数据，比如HDFS读取数据，需要事先搭建一个 hadoop 集群。 为什么要学习spark * 1、spark运行速
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2023-12-01 11:18:43
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1.1 spark的介绍Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，是基于内存计算的大数据并行计算框架，spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将spark部署在大量廉价的硬件之上，形成spark集群。Spark是基于内存计算的框架，计算速度非常快，但是需要注意到是，spark仅仅只涉及数据的计算，并没有涉及数据存储。
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2023-09-05 12:04:09
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spark-day01学习笔记1、目标1、熟悉spark相关概念2、搭建spark集群3、编写简单的spark程序2、spark概述spark是基于内存的一个计算框架，计算速度非常的快。这里面没有涉及到任何存储，如果想要处理外部的数据源，比如数据在HDFS上，此时我们就需要先搭建一个hadoop集群。3、spark的特点1、速度快（比mapreduce在内存中快100倍，比在磁盘中快10倍） （1
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2024-05-07 12:17:02
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Apache Spark是一个开放源代码群集计算框架，正在点燃大数据世界。根据Spark认证专家的说法，与Hadoop相比，Sparks的性能在内存上快100倍，在磁盘上快10倍。 在此博客中，我将为您简要介绍Spark架构以及Spark架构的基础知识。在这篇Spark Architecture文章中，我将介绍以下主题：Spark及其功能Spark架构概述星火生态系统弹性分布式数据集（R
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2023-10-17 20:53:16
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集群模式概述该文档给出了 Spark 如何在集群上运行、使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述。通过阅读 应用提交指南 来学习关于在集群上启动应用。
组件Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行，在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调（称之为 driver 程序）。具体的说，为了运行在集群上，SparkContext 可以连接至几
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2024-02-26 20:34:45
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本文简短概述下spark如何在集群上运行，使得更简单地理解涉及到的组件。可以通过读”应用提交指南”来学习在一个集群上加载应用。 组件 spark应用作为独立的进程集运行在集群上，在主应用（称为驱动程序）中通过SparkContext来协调调度。 特别地，运行在集群上，SparkContext能够连接多种类型的集群管理者（spark自己的集群管理，Mesos或YARN）,实现跨应用分配资源。一旦
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2024-06-28 14:45:03
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文章目录Spark集群安装部署上传并解压修改配置文件启动集群提交应用配置历史服务器配置高可用（HA）Yarn 模式 Spark集群安装部署集群规划：三台主机的名称为：hadoop102, hadoop103, hadoop104。集群规划如下：hadoop102hadoop103hadoop104Master+WorkerWorkerWorker上传并解压Spark下载地址：https://sp
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2023-11-16 21:39:38
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集群模式概述简单介绍spark如何运行在集群上，以便更容易理解所涉及的组件。通读应用程序提交，了解如何在集群上启动应用程序。组件Spark 应用程序作为集群上的独立进程集运行，由主程序（称为driver）中的 SparkContext 对象协调。具体来说，要在集群上运行，SparkContext 可以连接到多种类型的集群管理器（Spark 自己的独立集群管理器 Mesos 或 YARN）跨应用程序
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2023-12-21 13:27:53
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一.简介Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效（官方称其速度比MapReduce要快100倍）Spark 所提供的接口非常丰富
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2023-08-08 20:15:04
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Spark集群启动流程-Master启动-源码分析总结：1.初始化一些用于启动Master的参数 2.创建ActorSystem对象，并启动Actor 3.调用工具类AkkaUtils工具类来创建actorSystem（用来创建Actor的对象） 4.创建属于Master的actor，在创建actor的同时，会初始化Master 5.生命周期方法（preStart）是在构造器之后，receive方
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2023-08-08 19:48:38
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第二天 – Spark集群启动流程 – 任务提交流程 – RDD依赖关系 – RDD缓存 – 两个案例 文章目录第二天 -- Spark集群启动流程 -- 任务提交流程 -- RDD依赖关系 -- RDD缓存 -- 两个案例一、Spark集群启动流程二、Spark任务提交流程：三、RDD的依赖关系窄依赖宽依赖Lineage四、RDD的缓存RDD缓存方式、级别五、案例一：基站信号范围六、案例二：学科
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2024-01-10 13:19:52
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1、集群启动的时候，从节点的datanode没有启动 问题原因：从节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID与主节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID不一致，导致集群启动时，hadoop会杀死从节点的datanode进程。 解决方案： a) 将集群关闭;每一个节点都要做这个操作） c) 重新格式化一次hdfs d) 重启集群，
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2023-06-11 15:04:37
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03 在集群上运行Spark3.1 Spark运行架构3.1.1 驱动器节点3.1.2 执行器节点3.1.3 集群管理器3.1.4 启动Spark程序3.1.5 小结3.2 使用spark-submit部署应用3.3 打包代码与依赖3.3.1 使用Maven构建的用JAVA编写的Spark应用3.3.2 使用sbt构建的用Scala编写的Spark应用3.3.2 依赖冲突3.4 Spark应用内
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2024-05-15 08:41:26
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