对于spark源码和spark执行过程有兴趣的同学，可以搭建一个spark的源码调试环境，来调试远程spark源码执行过程。由于spark启动都是通过脚本设置一些环境变量执行指定类来启动的，所以在ide里面不能直接调试，需要预先启动一个spark执行代码，然后通过本地的代码进行远程调试。1.环境idea 2017maven 3.3（可以将maven的镜像地址设置成国内的，不然编译很久或编译不成功）
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2024-04-08 12:31:11
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代码注意setJars，提交的代码，要提前打好包。否则会报找不到类的错误个人理解就相当于运行的main方法是起了一个spark-submit任务，提交任务到集群时还是要指定好任务的jar包，以便复制到各个Executor执行代码。import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
ob
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2023-06-26 17:22:01
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# Python脚本远程连接Spark的实现
在大数据处理的领域，Apache Spark是一个广泛应用的分布式计算框架，而在Python中使用Spark，通过pyspark库，可以方便地处理大规模数据。本文将帮助你了解如何通过Python脚本远程连接Spark，并进行简单的数据处理任务。
## 整体流程
下面是实现“Python脚本远程连接Spark”的基本流程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-26 03:34:38
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# 使用IDE远程连接Spark调试
在开发和调试大规模数据处理的过程中，Apache Spark是一个非常受欢迎的选择。然而，当我们需要调试Spark应用程序时，使用Spark自带的命令行界面可能会非常繁琐。这时，使用集成开发环境（IDE）远程连接Spark可以提供更便捷的调试体验。
本文将介绍如何使用IDE远程连接Spark进行调试，并提供一个简单的示例代码来帮助读者理解这个过程。
##
原创
2023-08-18 04:43:39
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# 连接远程Spark
## 概述
本文将指导你如何使用Python连接到远程Spark集群，并执行相关操作。我们将通过以下步骤完成这个任务：
1. 安装所需的Python库
2. 创建一个SparkSession对象
3. 执行Spark操作
## 步骤详解
### 1. 安装所需的Python库
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库来连接到远程Spark集群。使用以下命令来
原创
2023-12-31 05:36:11
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摘要：本地Spark连接远程集群Hive(Scala/Python) 1 背景 很多时候，我们在编写好 Spark 应用程序之后，想要读取 Hive 表测试一下，但又不想操作 (打jar包——>上传集群——>spark-submit) 这些步骤时，那我们就可以在本地直连 Hive，直接运行你的 Spark 应用程序中的 main 函数即可。代码如下(版本为Spark2.0+) 2
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2023-11-15 16:00:38
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# Spark 远程连接的探索与实践
Apache Spark 是一个强大的开源数据处理引擎，广泛应用于大数据分析与机器学习。随着云计算和分布式计算的普及，Spark 的远程连接能力显得尤为重要。本文将详细介绍 Spark 的远程连接，并提供代码示例帮助大家理解其使用方法。
## Spark 远程连接概述
Spark 远程连接允许用户在本地机器上通过网络与集群进行交互，发送数据处理任务并获取
原创
2024-10-16 05:12:12
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# Spark远程连接的实现指南
在大数据处理世界中，Apache Spark 是一个强大的工具，能够高效地处理大规模的数据集。对于初学者而言，远程连接到 Spark 集群可能会有些棘手。本文将详细讲解如何实现 Spark 的远程连接，包括步骤、代码以及每一步的详细解释。
## 连接流程
下面的表格列出了实现 Spark 远程连接的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
# 如何实现远程连接 Apache Spark
远程连接 Apache Spark 是数据工程师和开发者的常见需求，特别是在分布式计算环境中。本文将带你一步步了解如何远程连接 Spark，并且为你提供示例代码与详细解释。
## 文章流程概览
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------
原创
2024-09-28 06:09:27
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# 连接远程Spark的指南
Apache Spark是一种快速、通用的集群计算框架，具有快速的处理速度和强大的分布式计算能力。本文将介绍如何连接到远程Spark集群，提供代码示例，并通过类图和旅行图来帮助理解这一过程。
## 1. 远程Spark架构概述
在使用Spark进行大数据处理时，可能需要将应用程序运行在远程集群上。在远程Spark集群架构中，Spark Driver将通过网络与执
本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情，用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类，足以说明SparkContext的重要性；这里先摘抄SparkContext源码注释来 简单介绍介绍SparkContext，注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点，简明扼要，如把Spark集群当作服务端那Spark
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2023-09-20 09:50:32
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IDEA集成docker1. docker 服务器开启远程访问登录 docker 所在的远程服务器，使用命令 vim /usr/lib/systemd/system/docker.service 修改配置文件，需注意，修改时确认自己的账户拥有相应权限 主要操作是找到 ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/c
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2023-11-02 21:26:20
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前面我们已经把大数据平台搭建完成了，接下来是怎么应用大数据这件威力巨大的武器了。因为作者目前在一家传统型制造企业，很多业务和数据都是基于传统关系型数据库展开的，数据源大部分都存在Oracle、Mysql、PostgreSQL等传统关系型数据库，所以如何跟大数据平台建立联系，或者说让大数据技术更接地气，是应用大数据技术最好的实践。本文从一个初学者的角度去实践Spark访问Oracle数据库的过程。1
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2023-09-24 17:13:18
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# 使用IDEA远程连接Spark
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