SPark调优一.Spark用到序列化的地方二.配置多临时目录文件一.SparkConf（Spark配置文件）二.SparkContext(spark 环境）三。SparkEnv（Spark环境对象）架构设计Spark Streaming是一个对实时数据流进行高通量，容错处理的流式处理系统。 一.Spark用到序列化的地方默认情况下使用的是Java的序列化，我们可以用别的方式序列化任如kryo方
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2024-07-15 11:23:10
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作者：jiangzzSpark StreamingSpark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。数据可以从许多来源（如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字）中获取，并且可以使用以高级函数（如map，reduce，join和window）表示的复杂算法进行处理。最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库和实时dashb
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2024-07-17 12:52:42
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# 深入了解Spark资源目录
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。在使用Spark的过程中，资源的管理和调配至关重要。本文将重点介绍Spark的资源目录，并辅以代码示例，以帮助你更好地理解其工作原理和应用。
## 什么是Spark资源目录？
Spark资源目录（Resource Directory）是Spark用来管理和调度计算资源的地方。它的主要
原创
2024-09-14 07:02:27
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# 如何实现 Spark 目录结构
在使用 Apache Spark 时，合理的目录结构组织有助于管理代码和数据。接下来的流程将指导你如何实现 Spark 的目录结构，并为每一步提供必要的代码示例和解释。我们将分步骤进行说明，并包含流程图和状态图以帮助你更好地理解整个过程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
原创
2024-08-28 06:31:01
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概要spark运行时executor可能需要远程下载driver上的jar或文件到本地，对应的内部实现为RpcEnvFileServer，RpcEnvFileServer的子类有NettyStreamManager、HttpBasedFileServer，底层分别由netty、jetty实现，根据参数spark.rpc.useNettyFileServer配置，如下。 RpcEnvFileServ
使用Spark Streaming+Spark SQL+Kafka+FileSystem综合案例1、项目分析流程图 2、项目代码实战Flume sink到Kafka需要一个jar包支持 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/flumeng-kafka-plugin编辑flume-conf.properties
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2024-07-18 11:13:58
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今天Cloudera正式宣布发布CDS3，基于Apache Spark 3.0.1，参考：https://spark.apache.org/news/spark-3-0-1-released.html这是一个正式版本，可以生产系统中使用。而且这个版本受Cloudera Support支持。对于Spark3的新特性，可以参考文章《开源生态的新发展：Apache Spark 3.0、Koala和Del
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2023-08-16 14:05:18
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Spark安装包： 类别：安装包，如spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz，spark版本为2.3.0，与hadoop2.7集成在 独立安装包：spark-2.3.0-bin-without-hadoop.tgz 下载地址：
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2023-11-26 11:17:27
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# 查看spark安装目录的方法
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[打开终端]
B --> C[输入spark安装目录命令]
C --> D[获取spark安装目录]
D --> E[结束]
```
## 2. 步骤及代码说明
步骤 | 代码 | 说明
--- | --- | ---
1 | `打开终
原创
2024-01-09 09:56:43
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# CDH Spark 配置目录实现流程
## 1. 简介
CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）是一种基于Apache Hadoop的开源分布式大数据处理平台。CDH集成了多个开源组件，其中包括Spark，一个快速、通用的大数据处理引擎。
在CDH中，Spark配置目录是用于存放Spark的配置文件的目录。配置文件包含了Spark的各种参数设置，如内存分配
原创
2023-12-11 06:59:50
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目录前言本书涵盖的内容这本书需要什么这本书是给谁的约定读者反馈客户支持下载示例代码下载本书的彩色图像勘误海盗行为问题1. Spark SQL入门什么是Spark SQL？介绍SparkSession了解Spark SQL概念了解弹性分布式数据集（RDD）了解数据框和数据集了解Catalyst优化器了解Catalyst优化了解Catalyst转化...
原创
2021-05-20 19:21:27
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在这篇博文中，我将分享如何在 Linux 系统中更换 Apache Spark 的安装目录。更换 Spark 目录的需求常常出现在目录结构需要优化或者空间管理的情况下。通过本文，我将为您提供完整的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
首先，了解不同版本的 Spark 特性是非常重要的。以下是 Spark 2.x 和 Spark 3.x 之间的
文章目录Spark核心组件DriverExecutorSpark通用运行流程图Standalone模式运行机制Client模式流程图Cluster模式流程图On-Yarn模式运行机制Client模式流程图Cluster模式流程图源码解读（多图版）Spark On-Yarn Cluster模式示例1.SparkSubmit2.Client3.ApplicationMaster4.CoarseGra
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2024-03-13 20:26:15
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# 实现 Spark Hive 临时目录的完整指南
在大数据处理的世界中，Spark 和 Hive 是两个重要的工具，它们常常结合使用，以处理海量的数据。然而，在使用这些工具时，了解如何设置临时目录是至关重要的。作为一名刚入行的小白，以下是实现 Spark Hive 临时目录的完整流程和代码示例。
## 流程概述
以下表格展示了实现 Spark Hive 临时目录的步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-09-15 04:58:08
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# Spark配置默认目录
在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要配置一些参数，比如内存分配、日志输出等。Spark提供了许多可配置的选项，这些选项可以通过配置文件来设置。而Spark的配置文件通常存储在默认目录中，本文将介绍Spark的默认配置目录及如何在其中进行配置。
## Spark配置文件
Spark的配置文件通常以`.conf`为后缀，可以使用文本编辑器打开并进行编辑。Sp
原创
2024-03-28 04:15:06
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## 使用Spark写目录 overwrite的步骤
### 1. 初始化SparkSession
在开始使用Spark编写目录overwrite之前，我们需要初始化一个SparkSession。SparkSession是与Spark集群通信的入口点，可以使用它来创建DataFrame、执行SQL查询等。
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSe
原创
2023-08-26 07:23:59
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文章目录hadoop&spark集群配置网络配置(桥接模式)ip配置修改用户名（所有节点）配置ssh免密码登录安装JDK1.8.0环境(所有节点)安装Hadoop2.10.0(所有节点)遇到的问题安装关系型数据库MySQL（主节点）安装zookeeper-3.5.8(所有节点)遇到的问题zookeeper基础知识安装spark3.0.1(所有节点)遇到的问题安装hbase2.3.3遇到的
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2024-10-11 12:52:14
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# 如何在IDEA中配置Spark目录
在大数据开发中，Apache Spark是一个非常重要的工具，它提供了快速的内存计算能力和多种数据处理能力。而在使用IDEA（IntelliJ IDEA）进行Spark项目开发之前，我们需要正确配置Spark的目录。本文将为你详细介绍如何实现这一过程。
## 流程概述
以下是配置Spark目录的步骤：
| 步骤 | 描述
源码注释/**
*Mark this RDD for checkpointing. It will be saved to a file inside the checkpoint
将此RDD标记为检查点。它将保存到检查点内的文件中
*directory set with `SparkContext#setCheckpointDir` and all references to its pa
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2024-07-11 17:26:50
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目录Spark持久化策略_缓存优化RDD的持久化策略cache和persist的源码MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK总结Spark持久化策略_缓存优化RDD的持久化策略当某个RDD需要进行频繁复用的时候，spark提供RDD的持久化功能，可以通过使用persist()、cache()两种方法进行RDD的持久化。如下所示：//scala
myRDD.persist()
myR
