我是机械类专业出身，现在在一家NGO组织从事数据分析方面的工作，主要的工具是Python、SQL、Spark。平时会写一些分析用的脚本，偶尔会写写爬虫，跑跑算法，应该说Python算是我吃饭的家伙，很感谢拥有它。记得是大三时开始接触Python ，那时在一个大数据类的里面做运营自愿者，每天接触到各种各样的技术资讯，听到最多的关键词就是Python。既然热度这么高，我有意无意地关注起Python。在
在spark上跑python脚本，需要指定python版本时，有如下做法：方法一：在环境变量文件 /etc/profile 中添加指定的pyspark，python的版本export PYSPARK_PYTHON=指定的python路径export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=指定的python路径保存后source一下 /etc/profile ,使之生效方法二：在sp
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2023-05-28 21:46:47
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在spark上运行Python脚本遇到“ImportError: No module name xxxx”这是因为运行Python脚本的集群上的Python环境里缺乏脚本运行需要的依赖。根据所需依赖的不同性质可以分为3类：（1）单个的*.py或者*.py[co]（2）自建模块（3）自包含的依赖项（4）复杂依赖【1】只依赖于单个文件（only depend on a sigle file）（1）可以
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2023-08-14 14:52:36
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RDD以及其特点1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。 2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集） 3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时
Spark应用程序在集群中运行时，需要借助于集群管理器（包括本地集群管理器、YARN、Mesos）来为其实现资源管理调度服务，实现对集群中各个机器的访问（可以参考前面章节的内容：Spark集群部署模式）。这里通过简单的示例介绍其中两种：独立集群管理器和Hadoop Yarn集群管理器。通过介绍，我们可以了解到如何在这两种集群管理器上运行Spark应用程序。启动Spark集群请登录Linux系统，打
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2023-06-26 22:49:37
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**Python机器学习程序如何在Spark集群上运行**
# 问题描述
假设我们有一个大规模的数据集，想要使用Python机器学习算法对其进行处理和分析。然而，由于数据的规模太大，无法在单台机器上处理，因此需要使用Spark集群来分布式处理数据。本文将介绍如何将Python机器学习程序在Spark集群上运行的方案。
# 方案
## 步骤1：配置Spark集群
首先，需要搭建一个Spar
原创
2023-12-29 08:54:32
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首先，目标是写个python脚本，跑spark程序来统计hdfs中的一些数据。参考了别人的代码，故用了luigi框架。至于luigi的原理 底层的一些东西Google就好。本文主要就是聚焦快速使用，知其然不知其所以然。python写Spark或mapreduce还有其他的方法，google上很多，这里用luigi只是刚好有参考的代码，而且理解起来还是简单，就用了。上代码：import luigi,
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2024-07-30 17:31:30
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作业故障分类故障主要分为版本，内存和权限三方面。各种版本不一致各种内存溢出其他问题版本不一致1）java版本不一致报错：java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/immomo/recommend/RedisDao: Unsupported major.minor version 52.0处理：该问题一般是spark的java版本与作业编译的java版本
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2023-09-05 14:18:53
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# 项目方案：在Kubernetes上运行Spark程序
## 项目简介
本项目旨在探讨如何将Spark程序部署在Kubernetes集群中运行，利用Kubernetes的容器编排和资源管理能力，实现Spark应用的弹性扩展和高可用性。
## 技术方案
### 1. Kubernetes集群搭建
首先需要搭建一个稳定可靠的Kubernetes集群，可以选择使用Minikube、Kubeadm或
原创
2024-02-29 07:11:48
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# 如何查看Spark程序的Python运行环境
在使用Apache Spark处理大数据时，有时需要查看当前Python的运行环境，以确保程序可以顺利执行。本文将详细介绍如何实现这一功能的步骤。
## 流程概述
我们将通过以下步骤查看Spark程序的Python运行环境：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-09-07 03:44:45
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# 如何使用Spark运行Python
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它提供了高级别的API，使得在大规模数据集上可以进行高效的数据处理。在Spark中，我们可以使用Python作为编程语言，通过PySpark API来进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用Spark运行Python，并提供一些代码示例。
## 安装Spark
首先，我们需要安装Spark。你可以
原创
2024-03-25 06:05:08
136阅读
2021-12-03 16:03:50,947 ERROR [org.apache.spark.executor.Executor] - Exception in task 1.0 in stage 2.0 (TID 5) java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsExcepti
原创
2021-12-06 15:04:45
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# 如何在Spark中运行Jar程序
## 简介
Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了强大的数据处理和分析能力。在实际开发中，我们经常会将自己的代码打包成一个Jar文件，并在Spark集群上运行。本文将介绍如何在Spark中运行Jar程序，并向刚入行的小白解释每个步骤的具体操作。
## 整体流程
下面是在Spark中运行Jar程序的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ----
原创
2023-12-29 07:31:01
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首先提一下spark rdd的五大核心特性： 1、rdd由一系列的分片组成，比如说128m一片，类似于hadoop中的split2、每一个分区都有一个函数去迭代/运行/计算3、一系列的依赖，比如：rdda转换为rddb，rddb转换为rddc，那么rddc依赖于rddb，rddb依赖于rdda。 l
原创
2021-08-07 11:04:25
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# 使用Apache Spark实现WordCount程序的完整指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它在处理大数据时表现出色。WordCount程序是学习Spark的经典示例。本文将带你一步步实现WordCount程序。我们会详细讲解每一步所需的代码，并提供对应的注释，确保即使是刚入行的小白也能顺利完成。
## 工作流程
在实现WordCount程序之前，首先需要明确整
要运行一个python脚本，有几个方面要实现： 1 直接在命令行上运行： 有不同的操作系统平台，主要有windows和linux、unix等系统。 Windows：在DOS窗口输入python进入python运行窗口，然后在里面写代码。 如果出现提示： 这意味着路径是错误的。 这时候就需要使用DOS命令切换到python安装目录。 比如我电脑的python安装在D盘的python目录
原创
2022-01-05 10:06:54
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Python 是一种解释型的脚本编程语言，这样的编程语言一般支持两种代码运行方式：1) 交互式编程在命令行窗口中直接输入代码，按下回车键就可以运行代码，并立即看到输出结果；执行完一行代码，你还可以继续输入下一行代码，再次回车并查看结果……整个过程就好像我们在和计算机对话，所以称为交互式编程。2) 编写源文件创建一个源文件，将所有代码放在源文件中，让解释器逐行读取并执行源文件中的代码，直到
原创
2024-08-05 21:23:17
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交互提示模式下编写代码 安装完Python在Windows 或 Linux中的终端中直接输入python即进入Python 交互会话模式。 Python 交互模式有以下几个注意点： 1. 只能够输入Python命令 在Python交互模式下输入Python代码，而不要输入系统的命令。 2. 在交互模式下打印语句不是必须的 在交互模式下不需要输入完整的打印语句，解释器自动打印表
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2023-09-26 11:40:56
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# 项目方案：在Jupyter中使用Python运行Spark
## 项目背景
随着大数据技术的发展，Apache Spark作为一种快速、通用的集群计算系统，越来越多地被数据科学家和工程师使用。Jupyter Notebook因为其交互式的特性，使得数据分析和可视化过程变得更加简单和直观。将Apache Spark与Jupyter结合起来，可以让用户在一个直观的环境中对大规模数据进行处理、分
原创
2024-09-15 06:16:02
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1、Spark运行架构1.1、运行架构 Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。 如下图所示，它展示了一个Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driver 表
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2023-10-04 20:18:19
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