SparkSession 是DataSet和DataFrame编写Spark程序的入口SparkSession的功能：创建DataFrame以关系型数据库中表的形式生成DataFrame，之后便可以执行SQL语句，适合小数据量的操作读取.parquet格式的文件，得到DataFrame创建SparkSession对象：
>>> spark = SparkS
# Spark任务必须指定master吗？
## 引言
在使用Apache Spark进行分布式计算时，我们通常需要指定一个master节点来协调整个集群的计算任务。这个master节点负责分配任务、管理资源以及监控整个集群的运行状态。然而，对于一些小白开发者来说，可能会对这个master节点的作用以及如何指定master节点感到困惑。本文将介绍Spark任务必须指定master的原因，并提供一
原创
2023-12-29 07:31:35
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参数说明参数说明–master集群的master地址。如：spark://host:port，mesos://host:port，yarn-client，yarn-cluster，local[k]本地以k个worker线程执行，k一般为cpu的内核数，local[*]以尽可能多的线程数执行。那么这个参数该如何设定？首先我们需要知道spark有哪些部署方式。 我们要部署Spark这套计算框架，有多种
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2023-09-17 13:40:08
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# 如何在Spark中指定Master节点
Apache Spark是一种跨平台的分布式计算框架，广泛用于大数据处理。在进行Spark集群计算时，指定Master节点是至关重要的步骤。本文将带领你一步步了解如何在Spark中指定Master节点，包括相关的代码示例、注释以及图示说明。
## 整体流程概述
以下是使用Spark指定Master的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 04:40:36
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# 如何在 Apache Spark 中指定 Master
在学习 Apache Spark 时，指定 Master 是一个基础但重要的步骤。Master 是 Spark 集群的控制节点，负责资源管理和调度。本文将详细介绍如何实现这一过程，提供必要的代码示例以及解释。
## 流程概述
以下是整个流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-03 04:35:05
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背景 Spark Streaming 作业在运行过程中，上游 topic 增加 partition 数目从 A 增加到 B，会造成作业丢失数据，因为该作业只从 topic 中读取了原来的 A 个 partition 的数据，新增的 B-A 个 partition 的数据会被忽略掉。 思考过程 为了作业能够长时间的运行，一开始遇到这种情况的时候，想到两种方案：感知上游 topic 的 partit
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2023-12-27 18:30:29
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# 如何在 Spark 中通过命令行指定 Master
在大数据开发中，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架。构建和运行 Spark 应用程序时，选择一个适合的 Master 是至关重要的。Master 节点负责分配资源和调度执行任务。这个过程看似复杂，但实际上，只需一些简单步骤即可实现。
## 整体流程
下面的表格显示了在命令行中指定 Spark Master 的基本步骤：
在基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习一文中，雅虎介绍了其集Caffe和Spark之长开发CaffeOnSpark用于大规模分布式深度学习，并向github.com/BVLC/caffe贡献了部分代码。现在，雅虎机器学习团队又在这篇tumblr文章上宣布将整个CaffeOnSpark开源作为Spark的深度学习包。Github：yahoo/CaffeOnSpark（Apache 2.0 li
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2024-07-26 16:57:46
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Spark运行时架构在分布式环境下，Spark集群采用的时主/从结构。在一个Spark集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)，与之对应的工作节点被称为执行器节点(executor).驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信，它们也都作为独立的Java进程运行。驱动器节点和执行器节点一起被称为一个Spark应用(application)S
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2023-09-20 14:14:34
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# Spark Worker 启动与Master IP配置指南
Apache Spark是一个广泛使用的开源大数据处理框架，它提供了快速、通用和可扩展的大规模数据处理能力。在Spark集群中，Worker节点是执行任务的节点，而Master节点负责调度任务和管理工作节点。本文将介绍如何在启动Spark Worker时指定Master节点的IP地址，确保集群的正常运行。
## Spark集群架构
原创
2024-07-20 11:14:53
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Spark的运行模式
local，standalone，yarn，mesos。yarn还分为yarn-client 和 yarn-master学习过程中主要用到local和yarn
Spark名词
Standalone模式下：
Master：集群中含有Master进程的节点。Master是整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行。Slave：集群中含有Worker进程的节点。W
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2024-01-22 21:49:14
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文章目录1. 概述2. Spark应用程序执行流程简介3. Spark Submit任务提交流程详解3.1 第一步，编写用户脚本并用Spark-Submit提交3.1.1 用户脚本内容3.1.2 命令行日志3.1.3 Spark-Submit脚本分析4. SparkSubmit源码详解5. 提交网关 ：“RestSubmissionClient” && “Client”5.1 R
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2023-10-24 00:09:11
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一、Spark入门Spark是开源类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此，Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的场景1. Spark概述Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还是存在一些不
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2024-02-10 06:57:06
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**Spark在K8S环境下是否必须基于Hadoop**
**整体流程**
在K8S环境下，Spark并不必须依赖于Hadoop，可以通过Spark on K8S来直接运行Spark应用程序，不需要安装Hadoop集群。下面将详细介绍在K8S环境下如何运行Spark应用程序。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置K8S集群 |
| 2 | 构建Spark Do
原创
2024-05-20 10:00:52
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在当今大数据处理的领域，Apache Spark 已成为一个热门的计算框架，但在使用过程中，有一个常见的问题即“Spark 必须接入 Hadoop 吗？”本文将围绕该问题，从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南到生态扩展进行全面的探讨和记录。
## 环境准备
为了构建一个兼容的 Spark 环境，我们需要确认 Spark 与 Hadoop 之间的版本兼容性。
| 组件 | 最
Spark Streaming自定义数据源-实现自定义输入DStream和接收器参考文档：SparkStreaming编程指南（官方文档）http://spark.apache.org/docs/2.0.0-preview/streaming-programming-guide.html本文实现代码语言Scala总体流程分为以下几步：1. 实现一个自定义的接收器（receiver）实现自
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2024-06-04 05:38:38
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# 如何实现“nacos 必须指定mysql”
## 简介
在使用nacos作为配置中心时，我们经常需要将配置信息存储在mysql数据库中。这篇文章将教你如何实现“nacos 必须指定mysql”。
## 流程步骤
以下是实现此目标的步骤概述：
```mermaid
journey
title 实现"nacos 必须指定mysql"
section 整体流程
原创
2024-06-27 06:34:02
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# 如何实现 Spark Master
## 简介
在开始教导你如何实现 Spark Master 之前，让我们先了解一下 Spark Master 的概念。Spark Master 是 Spark 集群中的一个组件，用于管理整个集群中的资源分配和任务调度。它维护着集群中所有的资源信息，并根据任务的需求动态分配和调度这些资源。
## 步骤概览
下面是实现 Spark Master 的基本步骤。
原创
2023-07-22 15:58:01
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spark1）解压spark安装包到/usr/local/src/目录，并改名为sparkmaster机器：[root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local/src[root@master ~]# mv /usr/local/src/spark-2.0.0-bin-hadoop2
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2023-05-22 15:35:46
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spark的默认配置文件位于堡垒机上的这个位置: $SPARK_CONF_DIR/spark-defaults.conf，用户可以自行查看和理解。需要注意的是，默认值优先级最低，用户如果提交任务时或者代码里明确指定配置，则以用户配置为先。 用户再理解参数含义的基础上，可根据具体任务情况调整参数。 以下常用参数配置均可以通过 --conf XXX=Y 方式使用，其他参数以及介绍请参考 https:/
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2023-08-11 10:34:33
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