1. 背景在Linux下安装Ambari或者CDH并不复杂，但考虑到环境的维护、组件（尤其是Spark）版本的变更，以及测试数据的污染等因素，希望有一种解决方案能减弱这些困扰。之所以选择本地执行：环境独享，不被他人干扰使用Jmockit，实现局部自定义改造结合Testng，方便单元测试用例编写与执行甚至可以通过Intellij IDEA实现代码调试2. 环境搭建2.1 POM文件在Intellij
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2023-08-01 14:12:00
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在看完下面的细节之后，就会发现，spark的开发，只需要hdfs加上带有scala的IDEA环境即可。 当run运行程序时，很快就可以运行结束。 为了可以看4040界面，需要将程序加上暂定程序，然后再去4040上看程序的执行。 新建的两种方式，第一种是当时老师
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2024-07-23 09:39:22
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前言Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于Mapreduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce。Spark是一种与hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，Spa
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2023-12-06 20:38:52
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Spark什么是Spark基于内存的，用于大规模数据处理（离线计算、实时计算、快速查询（交互式查询））的统一分析引擎。Spark特点快： Spark计算速度是MapReduce计算速度的10-100倍 易用：（算法多） MR支持1种计算模型，Spsark支持更多的计算模型。 通用： Spark 能够进行离线计算、交互式查询（快速查询）、实时计算、机器学习、图计算等 兼容性： Spark支持大数据中
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2023-11-27 09:48:44
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Spark_Bench使用文档 1. 什么是Spark-Bench SparkBench是Spark的基准测试组件(集成了很多spark支持的经典测试案列)。 它大致包含四种不同类型的测试案例，包括机器学习，图形处理，流处理和SQL查询。 Spark-Bench所选择的测试案例可以，在不同的工作负载情况下测试出系统瓶颈; 目前，我们大致涵盖了CPU，内存和Shuffle以及IO密集型工作负载（测
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2024-02-05 14:54:45
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一、为什么引用Spark，Spark是什么？1、spark是什么，spark是一个实现快速通用的集群计算平台，通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，他扩展了MapReduce，支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理，它的特点，能在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，比MapReduce更加高效，现在大部分公司的项目也都是应该基于Hadoop+Spark的模式二
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2023-12-06 15:59:31
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# 部署完Spark后如何测试
在成功部署Apache Spark后，进行全面而有效的测试是确保其功能正常运行的关键步骤。本文将介绍如何通过一系列简单和有效的测试方法来验证Spark的安装和基本功能。
## 1. 测试环境准备
在开始测试之前，确保您的环境配置正确，包括操作系统、Java和Scala的安装。可以通过以下命令检查Java和Scala版本：
```bash
java -vers
目录1：介绍一下Spark2：谈一谈Spark的生态体系3：说说Spark的工作流程4：Spark运行模式有哪些？说说你最熟悉的一种5： 谈谈Yarn Cluster和Yarn Client模式的区别6：简单讲下RDD的特性7：RDD的宽依赖和窄依赖了解吗8：你用过的Transformation和Action算子有哪些9：说说job、stage和task的关系10：Spark为什么这么快 1：介
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2023-12-10 09:20:05
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Spark Sql性能测试及调优目录(?)[+]内存不足时group by操作失败。正常应该速度变慢，而不是失败，因为还有磁盘可用错误日志：Task：java.io.IOException: Filesystem closed atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.checkOpen(DFSCl
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2024-05-27 16:26:23
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hadoop生态系统零基础入门【新增人工智能】
问题导读：1.Spark的适用场景是什么？
2.spark 运行流程是怎样的？
3.Spark Streaming的运行原理是怎样的？
spark 生态及运行原理
Spark 特点
运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计
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2023-08-11 15:15:37
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1.实验学时4学时2.实验目的熟悉Spark Shell。编写Spark的独立的应用程序。3.实验内容（一）完成Spark的安装，熟悉Spark Shell。首先安装spark:将下好的压缩文件传入linux，然后进行压解：之后移动文件，修改文件权限：然后是配置相关的文件：Vim进入进行修改：然后是运行程序判断是否安装完成：由于信息太多，这时需要筛选信息：运行示例代码输出小数。然后是shell编程
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2023-06-19 09:52:29
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4.2.1 下载并安装spark 下载文件名：spark-2.4.4-bin-without-hadoop.tgz [hadoop@hadoop01 ~]$ tar -zxvf spark-2.4.4-bin-without-hadoop.tgz 4.2.2 配置linux环境变量 [hadoop@hadoop01 ~]$ gedit ~/.bash_profile
[
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2024-01-31 00:27:09
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第一步：JDk的安装第二步：Scala的安装 不会的可以看这里 Scala环境安装鉴于以上两步较为简单，不再详细赘述第三步：去Spark官方网站下载Spark包 我下载的文件名是spark-1.6.2-bin-hadoop2.6 点击DownLoad就可以下载了，下载完并解压第四步：IDE选择我
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2023-10-26 16:23:26
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可以看到自动为WordCount类创建了main方法。 Maven管理项目的核心就是pom.xml，在这个文件中有工程编写运行时的依赖的支持。 编写程序前需要先修改pom.xml。
[html]
view plain
copy
1. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.
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2024-09-02 10:29:09
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spark安装测试由于本地已经安装好hadoop相关组件，所以本文是在yarn的基础上对spark进行安装及测试确保hdfs及yarn成功启动，hadoop版本为2.7.3安装scala，由于本人安装的spark是2.4.0,对应的scala版本需要是2.11.X。下载spark，本人下载的是spark-2.4.0-bin-hadoop2.7这个版本。解压，软链及修改配置文件配置文件主要是spar
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2023-08-03 22:28:04
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写脚本生成类似文件java 代码封装类package day0327;
import java.util.UUID;
public class data {
private String ip;
private String address;
private String date;
private long timestamp;
// private U
前面介绍了sparkSQL的运行架构，后面将介绍sparkSQL的使用。在介绍sparkSQL的使用之前，我们需要搭建一个sparkSQL的测试环境。本次测试环境涉及到hadoop之HDFS、hive、spark以及相关的数据文件，相关的信息如下：
hadoop版本为2.2.0hive版本为0.13spark版本为1.1.0MySQL版本为5.6.1
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2023-12-28 09:39:27
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文章目录色弱测试链接代码刷高分鼠标点击法效果演示selenium识别元素法效果演示相关代码 代码刷高分鼠标点击法色弱测试即是n*n的方块里面有一个方块和其他的方块颜色不同，我们找出这个方块并点击，就会跳到下张图片并获得1分。 我首先想到的是利用鼠标依次点击每个方块，只要鼠标点击的够快，我们就能快速得分。 方块的总体区域没有变化，一开始是4*4，最后会变成9*9，那我们直接设计81个点击区域，让鼠
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2023-08-22 22:02:44
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额。。。本人菜鸡一只，强行记录点东西，分享一下，也怕自己脑子不好使，忘记了~如果有说错的，还请大家指出批评！！前言：spark的运行模式有很多，通过--master这样的参数来设置的，现在spark已经有2.3.0的版本了，运行模式有mesos，yarn，local，更好的是他可以和多种框架做整合，2.3的版本也新增了Kubernetes。。。言归正传，讲下我所做的测试：测试的代码如下（用的是sp
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2023-10-10 10:05:58
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有足够的证据证明自动化测试的重要性。 新领域的项目通常会忽略自动化测试，因为领域本身会吸引开发人员的注意力。 但是，缺乏测试意味着“现在就笑，晚点哭”。 大数据空间中的一些工具是围绕可测试性设计的，至少在此之后，社区对此进行了照顾。 我们将看到Spark （尤其是Spark Streaming ）在自动化测试的不同方面的表现。 什么是流处理 流处理是一种编程范例，适用于无限和连续的数据流，并
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2023-08-11 12:27:41
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