mapWithState只返回变化后的key的值，这样做的好处是，我们可以只是关心那些已经发生的变化的key，对于没有数据输入，则不会返回那些没有变化的key的数据。这样的话，即使数据量很大，checkpoint也不会像updateStateByKey那样，占用太多的存储，效率比较高（再生产环境中建议使用这个）。 适用场景 updateStateByKey可以用来统计历史数据。例如统计不同时间段
在Apache Spark的使用中，"spark master地址"是一个常见而重要的配置项，指示如何连接到Spark集群的主节点。在本博文中，我们将逐步探讨如何解决与“spark master地址”相关的问题，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、和案例分析等多个方面。
## 背景描述
在大数据处理环境中，Apache Spark被广泛应用。为了将作业提交到Spark集群，我们需要确切
Master调度在前面我们经常看到Master在接收到来自其他组件的消息之后会调用schedule()方法，那么schedule()方法是干什么的呢，下面就将介绍schedule()的作用/**
*每当一个新的app进入或者有可用资源时，会调用schedule
* 每次调度，首先调度driver，然后调度application
*/
private def schedule(
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2024-02-09 09:45:20
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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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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
238阅读
Master主备切换spark原生的standalone是支持主备切换的，下面从发生主备切换并且选出新的Leader Master开始 Mastercase ElectedLeader =>
// 当当前Master收到自己被选为Leader的信息后，会从持久化引擎中读取缓存的app，driver,worker信息
val (storedApps, storedDrivers,
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2024-05-16 11:01:42
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本人一个学生党， 因为导师要使用spark分布式计算，但是使用spark又要安装JDK。折腾了很久才弄好，下面根据linux新手总结下面教程。 虚拟机：VMware Workstation 10 操作系统：ubuntu
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2023-10-05 16:35:38
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Master主备切换Master的主备切换分为两种：基于文件系统和基于zookeeper基于文件系统的，spark提供目录保存spark Application和worker的注册信息，并将他们的恢复状态写入该目录，当spark的master节点宕掉的时候，重启master，就能获取application和worker的注册信息。需要手动进行切换基于zookeeper的，用于生产模式。其基本原理是
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2023-11-27 02:02:49
78阅读
SparkSession是在使用类型化数据集(或基于非类型化Row-基于DataFrame)数据抽象开发Spark SQL应用程序时创建的首批对象之一。在Spark 2.0中，SparkSession将SQLContext和HiveContext合并到一个对象中。使用SparkSession.builder方法来创建一个SparkSession实例，使用stop方法停止SparkSession实例
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2023-06-11 14:34:26
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ASP.NET 2.0 - 母版页（Master Pages）母版页（Master Pages）Master Page 使您有能力为 web 应用程序中的所有页面（或页面组）创建一致的外观和行为。Master Page 为其他页面提供了模版，带有共享的布局和功能。Master Page 为内容定义了可被内容页面覆盖的占位符。而输出结果就是 Master Page 和内容页面的组合。内容页包含您希望
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2024-01-24 11:57:02
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Spark架构与作业执行流程简介 Local模式 运行Spark最简单的方法是通过Local模式（即伪分布式模式）。运行命令为：./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local基于standalone的Spark架构与作业执行流程 Standalone模式下，集群启动时包括Master与Worker，其中Master负责接收客
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2024-03-06 13:30:09
121阅读
## 实现Spark Master启动的步骤
### 1. 准备工作
在开始之前，确保你已经按照以下步骤准备好了环境：
1. 安装Java开发环境（JDK）
2. 下载并解压缩Spark的最新版本
### 2. 启动Spark Master
接下来，我们将逐步教你如何启动Spark Master。
#### 步骤一：启动终端
首先，打开一个终端窗口。在Windows上，你可以使用命令
原创
2023-12-28 08:37:06
198阅读
# Spark没有Master节点
## 简介
Apache Spark是一种快速、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据。Spark的优势在于其分布式计算模型，可以将计算任务分解为多个任务，并在集群中的多个节点上并行执行。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即Spark找不到Master节点。本文将介绍这个问题的原因以及可能的解决方法。
## 问题原因
在Spark中，Master节点是
原创
2023-08-12 10:41:55
218阅读
# 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
73阅读
# 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
82阅读
# Spark Master 启动的科普文章
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，专门用于大规模数据处理。它提供了丰富的 APIs 来支持多种编程语言，包括 Scala、Java、Python 和 R。在分布式计算中，Spark 的工作环境通常是集群模式，本文将具体探讨 Spark 的 Master 节点启动。
## 什么是 Spark Master？
在 Spark 集群中
