聚类分析是一个无监督学习 (Unsupervised Learning) 过程, 一般是用来对数据对象按照其特征属性进行分组，经常被应用在客户分群，欺诈检测，图像分析等领域。K-means 应该是最有名并且最经常使用的聚类算法了，其原理比较容易理解，并且聚类效果良好，有着广泛的使用。和诸多机器学习算法一样，K-means 算法也是一个迭代式的算法，其主要步骤如下:第一步，选择 K 个点作为初始聚类
执行stop-all.sh时，出现报错：no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop，no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 原因：Spark的停止，是通过一些.pid文件来操作的。查看spark-daemon.sh文件，其中一行：$SPARK_PID_DIR The pid
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2023-06-11 15:52:34
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一,Spark中的重要角色 Master:运行集群的管理中心(类似Resource Manager,为指点江山的大哥) 主要负责:1)分配application程序到worker 2)维护worker节点,应用程序的状态 Worker:负责执行具体的任务(干活儿的小弟) Driver(驱动器):Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开
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2023-10-10 09:46:41
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任务提交流程概述在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了，本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程Spark-submit提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类，这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.apache.sp
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2024-06-19 05:03:10
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下载spark-2.3.2-bin-hadoop2.7.tgz设置环境变量修改配置cd $SPARK_HOME/confcp spark-env.sh.template spark-env.shvim spark-env.sh注意：由于是On Yarn的配置，无需配置worker、slaves这些启动spark-shell根据启动日志，spark-shell启动的本地模式，不是OnYarn的模式。
## Spark指定任务运行节点实现流程
在Spark中，我们可以通过设置任务运行节点来指定任务在特定的节点上运行，这样可以更好地控制任务的调度和资源分配。下面是实现这一目标的流程：
```mermaid
journey
title Spark指定任务运行节点实现流程
section 创建SparkContext
section 指定任务运行节点
section
原创
2023-08-25 16:13:19
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# Spark指定节点运行任务
## 引言
在Spark中，我们可以通过指定节点来运行任务。这对于优化任务的性能和资源管理非常重要。本文将介绍如何在Spark中实现指定节点运行任务的方法，并提供详细的代码示例和说明。
## 整体流程
下面是实现指定节点运行任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Spark配置对象 |
| 2 | 设置节点选取策略
原创
2023-11-24 12:58:06
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# Spark指定节点跑任务实现流程
## 引言
在Spark集群中，任务通常是由集群的各个节点共同完成的。然而，在某些情况下，我们可能希望将任务指定给某个特定的节点来运行，比如某个节点拥有特定的硬件资源或特定的数据。本文将介绍如何使用Spark实现指定节点跑任务的功能。
## 实现流程
下面是实现指定节点跑任务的流程，我们将使用Scala语言编写代码。
```markdown
graph
原创
2024-02-04 05:22:02
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# Spark任务指定资源队列的实现指南
在大数据处理的过程中，Apache Spark通常用于分布式计算。为了有效地管理资源，有时我们需要将Spark任务指定到特定的资源队列中。本文将为您展示实现这一过程的详细步骤。
## 整体流程
下面是实现Spark任务指定资源队列的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置Spark并定义资源队列 |
|
提供一个API供使用者调用，大抵需求如下：输入某用户的位置（经纬度），提交到Web服务器，再把任务（找出该用户附近一公里内的商城推荐）提交到Spark集群上执行，返回计算结果后再存入到redis数据库中，供后台调用返回结果给使用方。网上关于这方面的资料大抵是基于spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar，而我们这边的环境是spark2.0-Hadoop2.6.0，版本
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2024-06-03 17:27:43
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目录1、spark运行时架构2、两种操作：转化操作和行动操作3、在集群上运行应用程序4、使用spark-submit部署应用1、spark运行时架构运行时架构描述：spark-submit启动驱动器驱动器和集群管理器通信，为执行器申请资源集群管理器启动执行器不同结点的职责： 结点类型职责驱动器将程序转化为多个任务为执行器调度任务执行器运行任务，将结果返回给驱动器存储程序中要求缓存的dat
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2023-09-24 09:19:50
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【场景】Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master yarn \
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2023-12-20 23:31:17
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一、概述
standalone-client模式启动：
二、执行流程: (x)指的是上图的第x步
1、启动集群
Worker向Master汇报资源(1)。
Master掌握集群资源(2)。
2、启动application的时候创建Driver对象。
3、new SparkContext()(3)：
创建DAGcheduler
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2024-04-08 00:01:00
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Spark：关于yarn中的AM的启动流程问题的探索Spark中的三种分布式集群部署模式:Spark：Yarn三大组件（模块）ResourceManagerNodeManagerApplicationMaster需再次明确的概念：AMSpark on YARN的两种模式具体阐述YARN-Cluster模式的AM执行流程：我自己看完的总结： Spark中的三种分布式集群部署模式:当以分布式集群部署
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2023-12-15 05:12:19
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# 如何实现“Spark提交任务指定app名称”
## 引言
在使用Spark进行任务提交时，我们可以通过指定app名称来标识和区分不同的应用程序。这对于项目开发和调试非常重要。本文将向你介绍如何在Spark中实现“提交任务指定app名称”的功能。
## 流程概述
下面是我们实现这个功能的整体流程：
```mermaid
erDiagram
确定Spark的版本-->下载Spar
原创
2024-02-02 09:55:51
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# Spark 提交任务指定 work 节点
在 Spark 中，我们可以通过设置参数来指定任务在某个特定的 worker 节点上执行。这种方式可以帮助我们更好地控制任务的执行，提高任务的执行效率。本文将介绍如何在 Spark 中提交任务指定 worker 节点，并通过代码示例演示具体操作步骤。
## 什么是 Spark？
Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，
原创
2024-06-01 06:48:56
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# 使用Spark任务指定字符集的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行且强大的工具。它支持多种数据源和格式，但有时候你需要对字符集进行特定的设置，尤其是在处理不同语言或特殊编码的数据时。本文将为刚入行的小白们提供一份简单而全面的指南，帮助你实现Spark任务指定字符集的功能。
## 整体流程
在实现“Spark任务指定字符集”之前，我们需要明确整个流程。以下是我们要
Spark任务的执行流程文字详细描述通过对比和阅读源码，我们大致将Spark任务提交到运行分为以下20步进行描述，具体过程如下：1.将我们编写的程序打成jar包2、调用spark-submit脚本提交任务到集群上运行3、运行Sparksubmit的main方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的示例对象，然后调用mian方法，开始执行我们的代码（注意：我们的spark程序中的drive
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2024-06-17 06:45:34
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和yarn-cluster模式一样，整个程序也是通过spark-submit脚本提交的。但是yarn-client作业程序的运行不需要通过Client类来封装启动，而是直接通过反射机制调用作业的main函数。下面就来分析： 1、通过SparkSubmit类的launch的函数直接调用作业的main函数（通过反射机制实现），如果是集群模式就会调用Client的main函数。 2、而应用程
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2024-05-07 12:23:34
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在学习Spark过程中，资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有三种：第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交，官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的，提交命令示例如下：./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-m
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2023-08-11 11:48:58
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