集群环境配置集群环境如下图： 配置信息： master节点配置（spark-env.sh）： 计算节点： jutai（192.168.1.210）配置（spark-env.sh）：（机器硬件为：2个cpu，每个14核。128G内存，4T硬盘） hpcc（192.168.1.213），dell2 (192.168.1.212:50010)配置：未设置！，默认.（机器为4核cpu，空闲内存大
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2023-10-28 14:09:56
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目录一.Spark简介：二.Apache Spark特点： 三.集群架构：3.1术语释义：3.2集群架构执行过程：3.3集群核心组件： 3.3.1Driver：3.3.2Executor：3.3.3Master&Worker：3.3.4ApplicationMaster：四.Spark核心组件：4.1 Spark Core4.2 Spark SQL4.3 Spark S
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2023-07-17 14:10:51
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Spark集群架构Spark版本：2.4.01. Spark运行架构 Spark集群中的Spark Application的运行架构由两部分组成：包含SparkContext的Driver Program（驱动程序）和在Executor中执行计算的程序。Spark Application一般都是在集群上以独立的进程集合运行。 Spark有多种运行模式，比如standalone(spark自身单独的
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2023-07-17 22:41:03
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1、Spark集群的体系结构官方的一张图： 组件Spark应用程序在群集上作为独立的进程集运行，由SparkContext 主程序中的对象（称为驱动程序）协调。具体来说，要在集群上运行，SparkContext可以连接到几种类型的集群管理器 （Spark自己的独立集群管理器Mesos或YARN），它们可以在应用程序之间分配资源。连接后，Spar
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2023-09-21 11:31:32
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在大数据处理领域，Apache Spark集群由于其高效的并行处理能力和灵活的架构而被广泛使用。通过此博文，我将与大家分享如何解决“Spark集群和架构”相关问题，以下是文章的详细结构解析。
在处理大数据时，一个高效的集群架构是至关重要的。我们可以将Spark的集群架构分为以下四个象限：
```mermaid
quadrantChart
title Spark集群架构四象限图
# 如何搭建Spark集群架构
Apache Spark是一种强大的大数据处理框架，广泛用于分布式计算。本文将为刚入行的小白详细讲解如何搭建一个Spark集群架构，包括整个流程、每一步所需的代码和操作，以及如何理解集群的状态和交互。
## Workflow Overview
首先，让我们查看搭建Spark集群的流程，下面是一个简单的步骤表：
| 步骤编号 | 步骤描述
安装Scala版本选择Spark官方对配套的Scala版本有规定，所以要根据自己的实际情况来选择Scala版本。因此首先去Spark官网下载Spark，再根据要求下载对应版本的Scala。在http://spark.apache.org/docs/1.6.2/中有一句提示：Spark runs on Java 7+, Python 2.6+ and R 3.1+. For the Scala AP
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2023-09-28 00:38:40
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Spark 的资源管理架构首先介绍一下 Spark 的资源管理架构。Spark 集群考虑到了未来对接一些更强大的资源管理系统（如 Yarn、Mesos 等），没有在资源管理的设计上对外封闭，所以Spark 架构设计时将资源管理抽象出了一层，通过这种抽象能够构建一种插件式的资源管理模块。 见上图，Master
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2023-08-05 23:25:57
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Spark集群的运行架构Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，比MapReduce计算框架具有更高的实时性，同时具有高效容错性和可伸缩性，在学习Spark操作之前，首先介绍Spark运行架构，如图所示。在上图中，Spark应用在集群上运行时，包括了多个独立的进程，这些进程之间通过驱动程序(Driver Program)中的SparkContext对象进行协调，SparkContext对象能
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2023-12-21 10:16:28
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Prometheus是新一代的监控系统解决方案，原生支持云环境，和kubernetes无缝对接，的却是容器化监控解决方案的不二之选。当然对传统的监控方案也能够兼容，通过自定义或是用开源社区提供的各种exporter无疑又为prometheus丰满羽翼。那么从今天开始我将会持续更新我对prometheus使用过程中的了解和踩坑记录，一是为了沉淀自己，二是为同学们提供个思路。1、架构介绍上图就是pro
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2023-11-13 22:26:14
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第四章 Spark Standalone集群Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理4.1 Standalone 架构Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型，master是集群
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2024-02-14 21:22:21
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前段时间搭建了一个基于阿里云轻量应用服务器的spark集群，把搭建步骤记录下来供大家参考，没有将每个步骤详细写下来，只是给正在困惑中的宝宝一个整体的搭建思路。1.购买阿里云轻量应用服务器，装centOS系统买了三台，如果是学生的话，可以用自己还有同学的账号，会有折扣2.下载一款ssh客户端（例如FinalShell）,连接远程服务器3.对于刚开始学习的同学，可以先熟悉一下linux系统的各个操作命
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2023-10-07 21:35:29
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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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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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第一步：Spark集群需要的软件； 在1、2讲的从零起步构建好的Hadoop集群的基础上构建Spark集群，我们这里采用2014年5月30日发布的Spark 1.0.0版本，也就是Spark的最新版本，要想基于Spark 1.0.0构建Spark集群，需要的软件如下： 1.Spark 1.0.0，笔者这里使用的是spark-1.0.0-bin-hadoop1.tgz， 具体的下
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2024-06-05 19:55:35
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重要参考文献：http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/准备工作操作系统：Ubuntu-14.04.1-desktop-amd64Hadoop 版本：hadoop-2.7.2：包含文件管理系统 HDFS 和任务调度系统 YARNSpark 版本：spark-1.6.1-bin-without-hadoop存放路径说
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2023-07-27 08:45:51
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最近好不容易搞到了三台测试机，可以用来搭建spark集群搞模型。本宝宝开心得不行，赶紧行动，把spark集群搭起来，模型跑起来。1.搭建hadoop集群hadoop的hdfs文件系统是整个生态圈的基础，因为数据量大了以后，数据一般就都放hdfs上头了。因为四台测试机之前已经搭建好了hadoop集群环境，而且经过本宝宝测试，hadoop集群也是可用的，所以就省了搭hadoop集群的功夫。2.配置集群
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2023-11-01 18:23:30
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目录spark概述spark集群搭建1.Spark安装2.环境变量配置3.Spark集群配置4.启动Spark集群存在问题及解决方案请参考以下文章 spark概述Spark是一个开源的大数据处理框架，它可以在分布式计算集群上进行高效的数据处理和分析。Spark的特点是速度快、易用性高、支持多种编程语言和数据源。Spark的核心是基于内存的计算模型，可以在内存中快速地处理大规模数据。Spa
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2023-11-21 11:10:36
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