一、安装Spark1.检查基础环境启动hdfs查看进程 查看hadoop和jdk环境 2.下载spark 3.配置环境变量 4.启动spark 5.试运行python代码
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2023-06-26 11:14:11
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# Spark 生产实践指南
在数据工程领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架，能够有效处理大规模数据。本文将帮助你理解如何将 Spark 应用于生产环境。我们将一步一步地介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 整体流程
以下是实现 Spark 生产的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
文章目录一、Spark Thrift Server介绍二、部署Spark Thrift Server三、Spark Thrift Server的架构四、Spark Thrift Server如何执行SQL五、和HiveServer2的区别Spark Thrift Server的优点Spark Thrift Server的缺点六、结论 一、Spark Thrift Server介绍Spark Th
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2023-08-10 23:22:57
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# Spark生产问题及解决方案
Apache Spark 是一种强大的大数据处理工具，因其高效和易用性被广泛应用于生产环境中。然而，在使用Spark的过程中，我们可能会遇到一些典型的生产问题。本文将探讨这些问题及其解决方案，并提供相应的代码示例。
## 常见的Spark生产问题
1. **内存不足**
当处理大数据集时，内存不足是一个常见问题。Spark依赖于内存来加速计算，如果
Spark生产优化
在大规模数据处理领域，Apache Spark已成为一种流行的选择。然而，为了确保Spark作业在生产环境中高效运行，我们需要进行一些优化。本文将介绍一些常见的Spark生产优化技术，并提供相应的代码示例。
### 1. 数据存储格式
合理选择数据存储格式可以大大提高Spark作业的性能。Parquet是一种列式存储格式，广泛用于Spark生态系统中。它具有良好的压缩性能和
原创
2023-12-11 13:37:29
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# Spark 生产问题处理指南
在大数据领域，Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架。在实际生产环境中，使用 Spark 可能会遇到各种问题，如性能下降、作业失败等。本文将引导你如何定义和解决 Spark 生产中的问题，分为若干步骤，并给出相应的代码示例和说明。
## Spark 问题处理流程
接下来是处理 Spark 生产问题的整体流程，具体步骤如下表所示：
| 步骤
1. git代码分支管理 DEV SIT UAT PET PRE PRD PROD常见环境英文缩写含义英文缩写英文中文DEVdevelopment开发SITSystem Integrate Test系统综合测试（内测）UATUser Acceptance Test用户验收测试PETPerformance Evaluation Test性能评估测试（通常叫压力
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2023-07-29 14:57:39
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spark优化可以从三个方面入手：1、spark运行环境：存储与计算资源2、优化RDD操作的使用方法3、参数调优1、运行环境的优化：spark参数设置有三种方法，1、集群配置；2、提交命令设置；3、程序中设置优先级是 3>2>1 （意思是如果都设置了，就执行3中的设置）1)、防止不必要的jar包上传与分发（当提交任务时，spark程序会将程序jar包和spar
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2023-08-25 13:32:27
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前言在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。 本文的目标是写一个基于kafka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。项目结
Spark调优：高级篇之数据倾斜调优数据倾斜调优调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行
最近总结一波面试问题(包括python，MySQL，大数据等，一个人力量有限)，有兴趣查看 github1.数据倾斜的产生和解决办法？数据倾斜以为着某一个或者某几个 partition 的数据特别大，导致这几个 partition 上的计算需要耗费相当长的时间。在 spark 中同一个应用程序划分成多个 stage，这些 stage 之间是串行执行的，而一个 stage 里面的多个 ta
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2023-10-27 14:21:23
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问题一：日志中出现：org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0原因分析： shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。 shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则
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2023-10-27 09:28:07
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在当前大数据处理的时代，Hive on Spark已经成为一种广泛使用的解决方案，结合Hive查询语言与Spark引擎的强大计算能力，让数据分析变得高效而灵活。本文将详细记录Hive on Spark在生产环境中的部署过程，帮助大家快速上手。
## 环境准备
在开始部署前，需要确保基础环境准备就绪。以下是一些前置依赖的安装步骤：
1. **Spark** – 确保已安装并配置Spark。
2
# 从 Spark 生产数据到 Kafka
在大数据领域，Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而 Kafka 则是一种高吞吐量的分布式消息系统。将 Spark 生产的数据直接发送到 Kafka 中，可以实现数据的实时处理和分发。本文将介绍如何将 Spark 生成的数据发送到 Kafka 中，并提供相应的代码示例。
## 为什么要将数据发送到 Kafka
Kafka 具有高吞吐量、低延
原创
2024-03-20 06:16:08
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# Spark与Kafka生产者的互动
在现代大数据处理和实时数据流中，Apache Spark和Apache Kafka是两个非常重要的工具。Spark是一个强大的分布式数据处理框架，而Kafka是一个分布式的消息队列系统。将这两者结合使用，可以构建出灵活且高效的数据处理管道。本文将详细介绍如何使用Spark作为Kafka生产者，并通过代码示例助你理解。
## Spark与Kafka的基本概
一、数据序列化概述 在任何分布式系统中，序列化都是扮演着一个重要的角色的。如果使用的序列化技术，在执行序列化操作的时候很慢，或者是序列化后的数据还是很大，那么会让分布式应用程序的性能下降很多。所以，进行Spark性能优化的第一步，就是进行序列化的性能优化。Spark自身默认就会在一些地方对数据进行序列化，比如Shuffle。还有就是，如果我们的算子函数使用到了外部的数据（比如Java内置类型，或
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2023-12-15 20:14:23
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限制容器日志大小Docker在不重建容器的情况下，日志文件默认会一直追加，时间一长会逐渐占满服务器的硬盘的空间，内存消耗也会一直增加。以下方式可以控制日志文件大小：启动容器时，通过参数来控制日志文件的个数和大小# 设置容器日志文件最大10MB，最大日志文件数量为3
docker run -it --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=3 redis全局日
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2023-11-01 15:46:26
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spark 2.x 版本相对于1.x版本，有挺多地方的修改，1 Spark2 Apache Spark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎，比Spark1快10倍2 ml做了很大的改进，支持协同过滤http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html3 spark2 org.apache.spark.sq
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2023-10-19 23:03:22
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01合理的批处理时间（batchDuration）关于Spark的批处理时间设置是非常重要的，Spark Streaming在不断接收数据的同时，需要处理数据的时间，所以如果设置过段的批处理时间，会造成数据堆积，即未完成的batch数据越来越多，从而发生阻塞。另外值得注意的是，batchDuration本身也不能设置为小于500ms，这会导致Spark进行频繁地提交作业，造成额外的开销，减少整个系
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2024-02-01 22:39:29
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# 如何在生产环境中选择和设置Apache Spark版本
Apache Spark是一个强大的开源大数据处理框架，广泛用于数据分析和处理。在生产环境中，选择和设置合适的Apache Spark版本至关重要。本文将为初学者提供一个详细的流程示例，帮助他们在生产环境中使用合适的Spark版本。
## 流程步骤
首先，下面是选择和设置Apache Spark版本的简要流程：
| 步骤
