1.Spark运行模式概述Local 多用于本地测试，如在IDEA、PyCharm、Visual StudioCode中写程序测试等。Standalone Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。Yarn Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。Windows模式云服务模式（运行在云平台上）Kubernetes(K8S)容
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2023-10-27 09:28:14
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# Spark on 容器：现代数据处理的新选择
Apache Spark 是一个广泛使用的开源大数据处理引擎，以其高效的计算性能和易于使用的 API 而受到数据科学家和工程师的青睐。近年来，容器化技术（如Docker）迅速崛起，为Spark提供了一个新的运行环境选择。容器化可以帮助用户在不同环境中保持一致性，并有效隔离应用程序的依赖关系。本文将探讨如何在容器中运行Spark，并提供相关的代码示
SPARK 的docker伪分布式部署参考资料https://www.jianshu.com/p/d6a406da3cba首先安装docker 或者参考https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html 使用docker官方提供的脚本一键安装就好了(ubuntu的其他系统应该有类似的)（下面的步骤是centos的）第一步卸载之前旧的版本
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2023-10-13 11:28:55
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文章目录1 Overview2 Spark里的Kubernetes2.1 Dockerfile2.2 Entrypoint3 Summary 1 OverviewSpark 容器化的前提是需要 Spark 的镜像文件，那么怎么 build 呢？Spark 官方是提供了 Dockerfile 的，并且也提供了脚本工具，可以自行 build 并发布到自己的 Restry 里。2 Spark里的Kub
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2024-01-19 22:56:30
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作者： Billmay
Spark API Spark 主要提供以下四种拓展方式 API 局限 版本 Customized function or RDD 无法支持 Spark SQL 任意 DataSource API API 变动会比较频繁 Before Spark 2.3: v1Spark 2.3-3.0: v1+v2After Spark 3.0: v
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2024-04-12 23:23:44
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# 如何实现Spark容器下载
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个实现Spark容器下载的流程：
```mermaid
gantt
title Spark容器下载流程
section 下载容器
下载Spark容器 :done, a1, 2022-01-01, 2d
配置Spark容器环境 :done, a2, after a1
原创
2024-05-13 03:52:43
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# Spark Standalone 容器简介及使用
## 引言
在大数据分析中，Apache Spark 已成为一种流行的计算框架。它的多个部署模式中，Standalone 模式是最为基础的一个。在本篇文章中，我们将探讨 Spark Standalone 容器的概念、安装过程以及基本的使用示例，帮助你更好地理解如何利用 Spark 进行大规模数据处理。
## 什么是 Spark Stand
原创
2024-10-13 04:30:33
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# 容器安装 Spark
Apache Spark 是一个大规模数据处理和分析的开源集群计算框架，可用于处理大规模数据集。在实际应用中，往往需要在不同的环境中安装和部署 Spark。而容器化技术（如 Docker）则提供了一种便捷的方式来安装和管理 Spark。
## 什么是容器？
容器是一种轻量级的虚拟化技术，它将应用程序及其所有依赖项打包在一个可移植的容器中。容器化技术使得应用程序在任何
原创
2023-08-01 14:29:48
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Componentsspark应用程序 会作为独立的进程。它是和SparkContext有交互的在你的main方法中（这个就叫做dirver program）运行在集群之上时，SparkContext能够连接到集群管理器的不同模式上(standalone cluster manager, Mesos or YARN)。集群管理器回去申请资源给应用程序。一旦连接上申请到资源，spark就会启动exe
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2024-07-25 13:54:42
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# 容器化Spark：让大数据处理更加高效
随着大数据技术的飞速发展，Apache Spark已经成为数据分析和处理的首选框架之一。为了提高Spark的可扩展性和易用性，容器化技术的引入显得尤为重要。容器化不仅能够简化环境配置，还能够在不同的环境中保持一致性。本文将介绍如何使用Docker来容器化Spark，并提供相应的代码示例。
## 什么是容器化？
容器化是一种轻量级的虚拟化技术，它允许
云原生、容器化，是近年 IT 界主要的话题之一。数字化转型的浪潮下，技术在朝向更加有利于业务快速迭代的方向发展。据 CSDN 最新年度《中国开发者调查报告》数据显示，近一半的公司（43%）已经完成了微服务化、容器化改造。不过，对于使用和部署容器方面的挑战，45% 开发者认为是复杂性，其次是缺少相关的训练。在基础设施技术领域，成熟的虚拟化技术，从成熟度、技术普及度，仍然远远超过了容器技术。对于开发者
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2023-10-22 20:36:42
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# Spark on Hadoop 镜像容器实现流程
## 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下Spark和Hadoop的概念。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以在内存中进行高效的计算。Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。通过将Spark与Hadoop相结合，可以实现在容器中运行Spark作业，从而提高计算效率。
## 2. 实现步骤
下面是实现S
原创
2023-10-31 07:37:38
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一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。 但是，如果更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。 因此，RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。 将创建RDD
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2023-12-15 21:42:32
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4.Spark 任务调度机制在工厂环境下，Spark 集群的部署方式一般为 YARN-Cluster 模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为 YARN-Cluster 模式。 4.1 Spark 任务提交流程在上一章中我们讲解了 Spark YARN-Cluster 模式下的任务提交流程，如下图所示： 下面的时序图清晰地说明了一个 Spark 应用程序从提交到运行的
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2023-10-15 22:44:52
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简述Cloud云服务日益普遍，其后的支撑但是容器化的集群，所谓容器化（Containerization）就是将各种系统或用户服务，通过熟知的容器编排（Orchestration）工具，如docker、kubernetes等，部署运行，而不是直接与服务器直接打交道，容器化的服务大大减轻了服务部署、运维及资源控制等的繁琐程度，同时也使服务更加的健壮。而Spark 2.3之前的版本，如果想要使用容器化的
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2024-05-06 18:58:29
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# Spark容器开放端口查看
Apache Spark是一种快速的、通用的集群计算系统，它提供了丰富的API，可以轻松地在大规模数据集上进行并行计算。在使用Spark时，有时需要查看Spark容器开放的端口，以确保网络连接正常。
## 什么是端口
在计算机网络中，端口是一种标识进程的抽象概念。每个网络通信使用的协议都会有特定的端口号，用于区分不同的应用程序或服务。端口号范围从0到65535
原创
2024-03-31 05:09:51
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目录基于docker的airflow的构建主要记录排错手段和几个巨坑：调度 && 失败告警（邮件 && 微信） 基于docker的airflow的构建基于docker安装的官网教程，官网是入门的第一手好资料，虽说是官网，但大家环境各部相同，坑也是五花八门主要记录排错手段和几个巨坑：手段
1. 如果pod出现 unhealthy , 请用docker inspect
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2024-10-28 22:38:28
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# Spark 容器通讯时间设置指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的框架。为了确保 Spark 集群中的各个组件高效地进行通讯，合理地设置通讯时间是至关重要的。本文将指导您如何在 Spark 中设置容器通讯时间的步骤与代码示例，帮助您掌握这一重要技能。
## 整体流程
以下是实现 Spark 容器通讯时间设置的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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Kubernetes之高可用集群二进制部署（Runtime Containerd）Kubernetes（简称为：k8s）是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统，使用Go语言开发，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes提供了资源调度、部署管理、服务发现、扩容缩容、监控，维护等一整套功能，努力成为跨主
Spark也是属于Hadoop生态圈的一部分，需要用到Hadoop框架里的HDFS存储和YARN调度，可以用Spark来替换MR做分布式计算引擎。接下来，讲解一下spark集群环境的搭建部署。一、集群规划我们这里使用三台Linux服务器来搭建一个Spark集群。各个组件的分布规划如下：二、服务器环境初始化系统初始化：1、设置系统IP （三台机器都要设置）每个人的环境都不一样，根据自己的网络环境，
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2023-09-09 20:17:31
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