spark-shell 执行脚本，批量执行命令#!/bin/bashsource /etc/profileexec spark-shell --name sp
原创
2023-05-06 14:57:39
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批量执行spark-shell命令，并指定提交参数 ############################################# #!/bin/bash source /etc/profile exec $SPARK_HOME/bin/spark-shell --queue tv --
原创
2021-07-22 13:50:43
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在spark shell中运行代码：Spark Shell 提供了简单的方式来学习Spark APISpark Shell可以以实时、交互的方式来分析数据Spark Shell支持Scala和Python一个Driver就包括main方法和分布式集群Spark Shell本身就是一个Driver，里面已经包含了main方法spark-shell命令以及常用参数如下: ./bin/sp
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2023-06-30 17:21:42
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目录序言理论基础生态介绍安装和配置多节点部署交互SparkHBase目标单纯的hadoop，包括HDFS和MR等，可以解决一部分问题，但是还是有些麻烦。Spark的诞生是为了使得在某些场景下分布式数据的处理更便捷，效率更高。Hadoop和Spark不是两个对立或需要二选一的工具，而是两个相互补充，以完成更全面的工作的两个朋友。这一篇，我们会从安装部署Spark开始，介绍如何通过Spa
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2023-07-10 20:09:15
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# Spark Shell 执行.sh 脚本
## 介绍
Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，提供了对大规模数据的高效分布式处理能力。Spark Shell 是一种交互式的编程环境，允许用户在命令行界面上直接与 Spark 进行交互。
Spark Shell 可以通过执行外部的.sh 脚本来批量运行一系列的 Spark 代码。本文将介绍如何在 Spark Shell 中执行
原创
2023-08-18 15:13:52
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概述本文讲述如何通过spark-shell来调试scala代码文件，这样不需要IDE就可以对scala文件进行调试，在代码量较小的情况下比较适用。方法1：使用:load 命令有时候为了在spark-shell中调试一段代码，可以在spark-shell中使用:load 命令。如下：test.scala文件内容val df3 = Seq((100,"xiaoming",30)).toDF("id",
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2023-06-26 15:25:39
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# Spark-Shell 执行脚本教程
## 介绍
在本教程中，我们将学习如何使用Spark-Shell执行脚本。Spark-Shell是Spark提供的交互式解释器，可以方便地在命令行中执行Spark任务和脚本。我们将按照以下步骤来完成这个任务：
1. 安装并配置Spark环境
2. 启动Spark-Shell
3. 创建脚本文件
4. 在Spark-Shell中执行脚本
## 整体流程
原创
2023-09-09 07:26:03
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#! /usr/bin/expect
set ip_array 192.168.11. ###### 网段前缀
set username root
set timeout 30
#foreach ip {81 82&nb
原创
2016-12-13 14:18:33
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# Spark-Shell 外部执行脚本
## 简介
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，可以处理大规模的数据集并实现高性能的数据处理。Spark-Shell是Spark提供的一个交互式的Scala shell，它可以让用户通过简单的命令行界面与Spark进行交互，并执行相关的数据处理操作。
然而，有时候我们可能需要在Spark-Shell之外执
原创
2023-08-16 16:38:57
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Shell 是一个用 C 语言编写的程序，它是用户使用 Linux 的桥梁。Shell 既是一种命令语言，又是一种程序设计语言。 Shell 是指一种应用程序，这个应用程序提供了一个界面，用户通过这个界面访问操作系统内核的服务。 简要来讲，shell脚本就是 .sh 结尾的文件，在Linux系统中经常被用到。问题 如何使用 Shell 脚本执行多条命令呢？我们需要遵从以下三个原则： 1.每个命令之
日常运维工作中，需要给几十上百台服务器批量部署软件或者是重启服务器等操作，这样大量重复性的工作一定很苦恼，本文给大家提供了最基本的批量操作的方法，虽然效率不高，对于初学者来说还是好理解。由于刚开始学习写脚本，什么puppt这样的高级工具还不会使用，就简单的利用shell脚本、ssh-keygen、expect来实现。希望能给各位带来帮助，不足之处还请留言指出，大家共同进
原创
2013-04-08 16:23:32
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# 实现Shell脚本执行命令
作为一名经验丰富的开发者，我将向新手介绍如何实现Shell脚本执行命令。Shell脚本是一种可以在Unix或Linux系统上执行的脚本编程语言，通过编写Shell脚本，我们可以在命令行中执行一系列的命令，从而完成复杂的任务。
## 实现步骤
下面是整个过程的步骤，通过这些步骤，我们可以成功实现Shell脚本执行命令：
| 步骤 | 描述 |
| ----
在新进程中运行 Shell 脚本1) 将 Shell 脚本作为程序运行切换到脚本所在位置（还要给脚本加上可执行权限）./
./2) 将 Shell 脚本作为参数传递给 Bash 解释器（同样要给脚本加上可执行权限）可以直接运行 Bash 解释器，将脚本文件的名字作为参数传递给 Bash[mozhiyan@localhost demo]$ /bin/bash test.sh #使用Bash的绝对路
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2023-08-03 15:22:43
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整理hdfs+hive+spark stream+spark sql实战系列，有些数据是网上搜索下载的，同时整理时也参考其他博文以及《spark实战》...
1 启动spark shellcd /home/data/app/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin
./spark-shell --master spark:
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2023-05-29 13:56:50
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背景为了进一步完善自己写的小运维系统，今天就继续来补充一个批量执行shell脚本，并记录操作用于审计！一、思路实现批量执行shell脚本刚开始的思路是，获取本地脚本的路径，用Paramiko上传脚本，给权限，执行，反馈结果。但是没过一会就醒悟，呀，这不符合一个系统的思路阿！这不是脚本呀！所以需要将本地的脚本上传到系统地址，再上传到服务器进行执行才对！ 那么思路就明确啦 1.当建立websocket
一、 RDD基本概念RDD——分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度二、运行spark-shell命令执行spark-shell命令就可以进入Spark-Shell交互
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2023-09-01 07:40:16
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shell介绍Shell 是一个用c语言编写的程序，它是用户使用Linux的桥梁。Shell既是一种命令语言，又是一种程序设计语言。 shell是指一种应用程序，这个应用程序提供了一个界面，用户通过这个界面访问操作系统内核服务。shell脚本Shell脚本(shell-script),是一种为shell编写的脚本程序。 shell编程跟javaScript、php编程一样，只要有一个能编写代码文本
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2023-11-02 11:51:02
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## Shell批量执行Spark脚本
### 引言
随着大数据技术的发展和普及，Spark作为一种快速、通用的大数据处理引擎，被广泛应用于数据分析、机器学习等领域。在实际的工作中，我们常常需要批量执行Spark脚本，以便处理大量的数据。本文将介绍如何使用Shell脚本实现批量执行Spark脚本的方法，以及相关注意事项。
### Shell脚本批量执行Spark脚本的示例代码
下面是一个简
前言: 通过对spark集群脚本的研读, 对一些重要的shell脚本技巧, 做下笔记. *). 取当前脚本的目录sbin=`dirname "$0"`
sbin=`cd "$sbin"; pwd`代码评注:# 以上代码为获取执行脚本所在的目录的常用技巧# sbin=$(dirname $0) 返回可能是相对路径, 比如./ # sbin=$(cd $sbin; pwd) 采用pwd
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2023-05-29 11:24:49
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