# SparkPython兼容性 Apache Spark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。Spark支持多种编程语言,包括Scala、Java、Python和R。在本文中,我们将重点讨论SparkPython兼容性。 ## SparkPython兼容性概述 Spark使用PySpark作为其Python API。PySpark是一个Py
原创 2024-07-19 12:30:46
209阅读
Apache Spark在2015年得到迅猛发展,开发节奏比以前任何时候都快,在过去一年的时间里,发布了4个版本Spark 1.3到Spark 1.6),各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000,是2014年年末人数的两倍。据我们了解,不管是大数据或小数据工具方面,Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
转载 2023-09-05 14:17:39
164阅读
有时候我们会在windows 下开发spark程序,测试程序运行情况,再部署到真实服务器中运行。那么本文介绍如何在windows 环境中搭建简单的基于hadoop 的spark 环境。 我的windows环境为 Win7 64位第一步,安装Python环境这里不多讲,我的环境为python 3.6第二步,安装Java 环境我的环境为C:\Users\Boss>java -version ja
Spark 是什么 Spark 是 Apache 顶级项目里面最火的大数据处理的计算引擎,它目前是负责大数据计算的工作。包括离线计算或交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等。全世界有许多公司和组织使用或给社区贡献代码,社区的活跃度见 www.github.com/apache/spark。2013 年开始 Spark开发团队成立 Databricks,来对 Spark 进行运作和
转载 2024-01-21 07:58:00
86阅读
1. 引言:在Hadoop高可用搭建之前首先要准备好,hadoop,jdk,zookeeper的安装包,将安装包解压到合适的位置,本文设置路径位置位于/usr/java下,然后安装解压之后的文件夹名分别为hadoop,jdk1.8,zookeeper。具体路径位置可自由设置,当但你配置Hadoop中的xml文件时,文件路径必须对应好,否则肯定会出错的。 我这里用了三台虚拟机来搭建HA模式,各插件的
问题:在某些情况下,我们会用到其他厂商的大数据平台,而我们是没有相关管理权限的,但是集群和我们已有的代码所需要的环境存在差异,所以我们要向集群设置我们自己的运行环境的参数等,主要解决方案如下 1、对于pyspark,首先我们需要一个我们的相关的所有包的python虚拟环境,这里推荐anaconda的虚拟环境,里面包含很多科学计算的模块便于数据分析使用,在任意一台能联网的机器上创建一个co
转载 2023-12-13 11:13:16
458阅读
# Spark与PySpark的版本兼容性探讨 Apache Spark是一个开源的分布式计算框架,它能够处理大规模数据集。而PySpark则是SparkPython API,使得Python用户能够利用Spark进行大数据处理。然而,在实际的项目中,选择合适的Spark版本与PySpark版本进行搭配非常重要。本文将深入探讨Spark与PySpark之间的版本兼容性,并提供一些代码示例,以便
原创 2024-10-21 05:25:59
130阅读
随着大数据技术的不断发展,Hadoop和Spark已成为处理大规模数据的热门框架。在生产环境中,高可用性(HA)是至关重要的,以确保数据处理和分析任务不受中断。本文将详细介绍如何构建 Hadoop和Spark分布式HA运行环境,以确保数据处理平台的稳定性和可用性。1、什么是分布式HA环境?分布式高可用性(HA)环境是一种架构设计,旨在确保系统在面临硬件故障、软件故障或其他不可预测的问题时仍然能够保
# Spark Hive版本兼容关系指南 在大数据生态系统中,Apache Spark与Apache Hive是两种非常重要的工具。Spark提供快速的数据处理能力,而Hive则是用于数据仓库的基础设施。确保它们的版本兼容关系对数据处理和分析的效率至关重要。本文将带领你深入了解如何实现Spark和Hive之间的版本兼容关系,并提供详细的步骤和代码示例。 ## 一、兼容关系流程 我们可以将整个
原创 8月前
1030阅读
# 如何实现 Spark 与 PySpark 版本兼容 在大数据处理的过程中,Apache Spark 和 PySpark 是最常用的技术之一。然而,不同的 Spark 和 PySpark 版本之间可能存在一定的兼容性问题。本文将引导你理解如何确保 Spark 与 PySpark 的版本兼容,为你的项目提供一个稳定的基础。 ## 兼容性检查的流程 为了确保 Spark 和 PySpark 的
原创 10月前
146阅读
安装基础环境(1)scala的spark环境1.idea新建scala项目      idea 首先安装scala插件,然后如下链接新建scala项目。2.pom引入spark  Downloads | Apache Spark<properties> <spark.version>3.2.1</spa
Spark1.5堆内存分配 这是spark1.5及以前堆内存分配图 下边对上图进行更近一步的标注,红线开始到结尾就是这部分的开始到结尾 spark 默认分配512MB JVM堆内存。出于安全考虑和避免内存溢出,Spark只允许我们使用堆内存的90%,这在sparkspark.s
前言  1.操作系统:Centos7  2.安装时使用的是root用户。也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题。  3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8。     如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系。可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环
转载 2023-08-01 22:29:53
758阅读
最近项目有资金账户的相关需求,需要使用锁做并发控制,借此机会整理下基于MybatisPlus @Version注解的乐观锁实现的方案,以及项目中遇到的坑 一.MybatisPlus 乐观锁的配置  参考MybatisPlus(以下简称MP)官方文档,https://baomidou.com/pages/0d93c0/#optimisticlockerinnerinterceptor MP
转载 2024-07-11 19:53:35
84阅读
Apache Spark 3.1.1 版本于美国当地时间2021年3月2日正式发布,这个版本继续保持使得 Spark 更快,更容易和更智能的目标,Spark 3.1 的主要目标如下:•提升了 Python 的可用性;•加强了 ANSI SQL 兼容性;•加强了查询优化;•Shuffle hash join 性能提升;•History Server 支持 structured streaming注意
搭建数仓必要环境的注意事项使用Hive做元数据存储和HQL解析,Spark做实际计算。(Hive on Spark)Hive 使用3.1.2版本Spark 使用3.0.3版本 。 由于Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.3不兼容,需要修改Hive中关于Spark的源码和依赖引用。重新编译Hive下载Hive 3.1.2源码 ,上传并解压apache-hive-3.1.2-src.tar
转载 2023-07-14 11:36:42
1725阅读
最近重新装了系统,需要对spark与pyspark重新配置下。于是写了这篇文章,希望对从事这个行业的人员能有所帮助:1.准备阶段准备以下版本的安装包,不同的版本号之间会发生兼容性问题,如果采用版本以下不一致,建议看完本文再动手,有些本人已经踩过坑,会在下文提示。 1.Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64 2.jdk-8u40-windows-x64 3.hadoop-3
转载 2023-10-31 13:06:30
712阅读
我们知道Spark2.0 ,Spark 1.6还有Spark 1.5 三者之间版本是不兼容的,尤其
原创 2023-03-15 07:30:11
78阅读
# Spark与Hive的兼容版本实现流程 ## 1. 背景介绍 Spark是一种快速且通用的集群计算系统,可以用于大规模数据处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施,提供了类似于SQL的查询语言来查询和分析数据。为了在Spark中使用Hive的元数据和查询功能,需要确保Spark与Hive的兼容版本。 ## 2. 实现流程 下面是实现“Spark与Hive的兼容版本”的流程: |
原创 2023-12-11 10:18:42
505阅读
       Hadoop、Hive、Spark都是大数据相关的技术,大数据属于数据管理系统的范畴。数据管理系统要解决的问题是数据如何存储和数据如何计算。       在单机数据管理系统时代,一台服务器上可以满足数据存储的需求,计算也不会遇到什么瓶颈,数据处理都是IO密集型的,不是CPU密集型的,也谈不上什么分布式系统
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5