Spark程序运行需要资源调度的框架，比较常见的有Yarn、Standalone、Mesos等，Yarn是基于Hadoop的资源管理器，Standalone是Spark自带的资源调度框架，Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，使用较多的是Yarn和Standalone，本篇浅谈Spark在这两种框架下的运行方式。1 StandaloneStandalone分为两种任务提交方式：cli
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2024-10-25 16:53:22
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3、SparkSQL CLI CLI（Command-Line Interface，命令行界面）是指可在用户提示符下键入可执行指令的界面，它通常不支持鼠标，用户通过键盘输入指令，计算机接收到指令后予以执行。Spark CLI指的是使用命令界面直接输入SQL命令，然后发送到Spark集群进行执行，在界面中显示运行过程和最终的结果。 Spark1.1相较于Spark1.0最大的差别就在于Spark
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2023-08-13 09:15:01
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UDF(User-defined functions, UDFs),即用户自定义函数，在Spark Sql的开发中十分常用，UDF对表中的每一行进行函数处理，返回新的值，有些类似与RDD编程中的Map()算子，实际开发中几乎每个Spark程序都会使用的。今天梳理一下相关的知识点，每个分支下都有测试的示例代码。1.scala第一部分是scala进行Spark程序开发。1.1 udf在spark sq
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2023-11-12 14:34:28
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for循环命令基本用法:格式:FOR [参数] %%变量名 IN (相关 字符串集 或文件集 或命令返回结果集) DO 执行的命令help for对一组文件中的每一个文件执行某个特定命令。
FOR %variable IN (set) DO command [command-parameters]
%variable 指定一个单一字母可替换的参数。
(s
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2023-11-30 15:04:26
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# 命令行打开Spark
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的开源分布式计算引擎，它提供了高性能的数据处理能力，支持多种数据处理任务和场景。在实际的开发和调试过程中，我们通常会使用命令行来打开Spark，进行交互式数据处理和运行作业。
## 什么是Spark
Apache Spark是一个基于内存的计算引擎，它提供了高效的数据处理能力和易用的API，可以处理大规模数据集。S
原创
2024-04-21 05:11:21
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在现代数据处理中，使用 Spark 进行大规模数据处理已成为一种常见的需求。然而，对于许多开发者而言，“命令行执行 Spark”的问题仍然是一个技术挑战。如何从命令行运行 Spark 有许多细节需要关注，这篇博文旨在详细阐述这一过程，帮助大家轻松解决相关问题。
> **用户原始反馈**: “我在命令行中运行 Spark 作业时，老是出错，不知道我们该如何调整参数和调试。”
## 参数解析
执
《Learning Spark》这本书算是Spark入门的必读书了，中文版是《Spark快速大数据分析》，不过豆瓣书评很有意思的是，英文原版评分7.4，评论都说入门而已深入不足，中文译版评分8.4，评论一片好评，有点意思。我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充，刷完后基本上对Spark的一些基本概念、码简单的程序是没有问题的了。这本
在这篇博文中，我们将详细探讨“Spark 命令行详解”的主题，从环境准备到扩展应用，帮助您更好地理解和使用 Apache Spark 的命令行工具。
## 环境准备
在使用 Spark 命令行前，确保您的环境符合以下软硬件要求：
- **硬件要求**：
- 至少 4GB RAM（推荐 8GB 以上）
- 双核 CPU
- 10GB 以上的可用存储空间
- **软件要求**：
# Spark 命令行设置：入门指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。为了能够充分利用 Spark 的能力，了解其命令行设置是至关重要的。本文将带领大家深入了解 Spark 的命令行设置，同时提供代码示例以便更好地理解。
## Spark 命令行概述
Spark 提供了多个用于启动和管理集群的命令行工具。最常用的有 `spark-submit`
原创
2024-08-18 03:52:25
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# 如何在Spark中开启命令行
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何在Spark中开启命令行。这是一个非常基础的操作，但对于刚入行的小白来说可能会有些困惑。下面是整个操作的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开终端 |
| 2 | 运行Spark Shell |
| 3 | 运行Spark代码 |
现在让我们一步步来完成这个操作。
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原创
2024-07-05 03:57:54
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昨天有位大哥问小弟一个Spark问题，他们想在不停Spark程序的情况下动态更新UDF的逻辑，他一问我这个问题的时候，本猪心里一惊，Spark**还能这么玩?我出于程序员的本能回复他肯定不行，但今天再回过来头想了一想，昨天脑子肯定进水了，回复太肤浅了，既然Spark可以通过编程方式注册UDF，当然把那位大哥的代码逻辑使用反射加载进去再调用不就行了？这不就是JVM的优势么，怪自己的反射没学到家，说搞
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2023-12-15 15:29:09
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Tachyon命令行使用Tachyon接口说明接口操作示例copyFromLocalcopyToLocalls和lsrcountcatmkdir、rm、rmr和touchpin和unpin 1、Tachyon命令行使用 Tachyon的命令行界面让用户可以对文件系统进行基本的操作。调用命令行工具使用以下脚本： $./tach
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2024-07-30 09:59:51
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# 如何实现“spark 注册sql udf”
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建UDF函数]
B --> C[注册UDF函数]
C --> D[使用UDF函数]
D --> E[结束]
```
## 2. 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建U
原创
2024-05-29 04:32:04
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软件实际开发中,都是采用分层思想,解耦,且方便维护/扩展,并提高代码重用性,实例层序分层结构与包名对应如下:本示例程序环境:1. 基本信息:Spring框架的JDBCTeamplate模板 / 阿里的DruiDruid连接池 / mysql数据库及其驱动jar包 / JDK版本1.8 2. 工具类: Druid连接池工具类以下是源
在数据处理领域，Apache Spark 是一款强大的分布式计算框架，而 DataFrame 是 Spark 中的数据结构之一。为了提高计算效率，Spark 提供了 User Defined Functions（UDF），允许用户在 DataFrame 操作中定义和使用自定义的功能。在这篇文章中，我们将详细探讨如何注册 Spark DataFrame 的 UDF，包括环境配置、编译过程、参数调优、
自定义函数类型- UDF：一进一出
- UDAF：多进一出UDF流程spark-sql中SQL的用法1、自定义udf函数/类（类要注意需要序列化）2、注册spark.udf.register(“名称”,自定义的函数/自定义的类 _)3、调用查询方法自定义udf函数并调用import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.junit.Test
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2023-12-14 03:03:20
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七、Spark集群搭建7.1、Local模式将Spark安装包导入hadoop102的/opt/software文件夹下解压Spark安装包至/opt/module/目录下，并将其重命名为spark-local[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[atguigu@
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2023-10-09 20:10:49
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1.下载压缩文件并解压 2.修改文件名，赋予权限 3.修改Spark的配置文件spark-env.sh编辑spark-env.sh文件(vim ./conf/spark-env.sh)，在第一行添加以下配置信息: 有了上面的配置信息以后，Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，也可以从HDFS中
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2023-06-11 14:56:53
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启动命令行：spark-shell
启动spark：sbin/start-all.sh -> start-master.sh -> start-slaves.shspark提交任务的过程bin/spark-submit --class cn.itcast.spark.WordCount --master spark://server:7077 --executor-memory
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2023-09-22 11:59:16
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Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了 Scala、Java、Python 和 R 中的高级 API，以及支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎。它还支持一组丰富的高级工具，包括用于 SQL 和 DataFrames 的 Spark SQL、用于 Pandas 工作负载的 Spark 上的 Pandas API、用于机器学习的 MLlib、用于
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2023-11-12 11:38:22
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