为Spark 程序添加单元测试一、ScalaTest 测试框架二、Spark Application 该如何进行单元测试？三、Spark Fast Tests 组件 相比于传统代码，Spark是比较难调试的。程序运行在集群中，每次修改代码后，都要上传到集群进行测试，代价非常大，所以优先在本地进行单元测试，可以减少小模块的逻辑错误。 一、ScalaTest 测试框架ScalaTest是比JUni
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2023-08-12 17:33:12
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首先网络测试不是新概念。早在富客户端时代，网络已经是常规测试中不可或缺的一项了。由于PC端时代，通常不存在弱网情况，所以大部分测试会聚焦在网络异常，即断网情况，如： 异常信息 容错机制 超时机制 重连机制2g/3g/edge/4g/wifi，不同的协议，不同的制式，不同的速率。场景也更加丰富，空旷的大街，拥挤的地铁，快速飞驰的汽车。流量就是钱，凡是和钱相关的事情，就是大事。所以对于应用开发和测试
# 使用PySpark在MySQL数据库中创建数据库和表格
在数据分析和处理领域，Apache Spark是一个非常强大的工具。它提供了一个快速和分布式的计算引擎，可以处理大规模的数据集。同时，Spark还提供了与各种数据源集成的功能，包括关系型数据库，如MySQL。
在本篇文章中，我们将展示如何使用PySpark在MySQL数据库中创建一个新的数据库并创建一个名为employee的表格。
原创
2023-09-03 15:55:38
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sparkTest("test score") { val poorClippedReads = for (i <- 0 until 5) yield { createMapp
原创
2023-01-04 10:58:37
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package com.sparktest
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* 使用scala开发本地测试的Spark WordCount程序
*/
object WordCount {
def main(args: Array[String]
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2024-09-19 18:34:16
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一、初始化SparkContext
System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6");
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("sparktest1").s
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2023-07-26 14:54:04
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作为代码阅读的入口，先写个最最简单的DriverProgram初始化代码作为入口，如下：val conf= newSparkConf().setAppName("SparkTest")
val sc= newSparkContext(conf)SparkConfSparkConf，重点还是在SparkContext，以下描述为源码描述的翻译。 SparkCo
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2024-10-26 19:31:14
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1、分配更多的资源 1.1 分配的资源有：executor、cup per executor、memory per executor、driver memory 1.2 如何分配：在spark-submit提交时设置相应的参数 /usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluste
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2023-08-12 15:24:24
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一、性能调优1.分配更多资源/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-executors 3 \ 配置executor的数量
--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）
--executor-memory 100m
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2023-08-04 11:00:03
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一、性能调优1、分配资源a、在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-executors 3 \ 配置executor的数量
--driver-
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2023-07-10 15:03:54
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1.分配资源
提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-executors 3 \ 配置executor的数量
--driver-memory 100m \ 配置
1、常规性能调优：分配资源、并行度。。。等$SPARK_HOME/bin/spark-submit\
--class cn.spark.sparkTest.WC\
--master yarn-client\
--driver-mamory 2G\
--num-excutor 3\
--excutor-mamory 4g
--excutor-cores 3\
--conf ----\
/usr/lo
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2023-05-24 10:51:50
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一、给足资源：1、搭建集群的时候：给足SPARK_WORKER_CORES、SPARK_WORKER_MEMORY。2、提交任务的时候：生产环境中提交任务使用的是shell脚本，要根据实际的情况设置好里面的参数。/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-e
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2023-11-06 23:59:17
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文章目录一 DStream输出二 优雅关闭1 MonitorStop2 SparkTest三 SparkStreaming 案例实操1 环境准备（1） pom文件（2） 工具类2 实时数据生成模块（1）config.properties（2）CityInfo（3）RandomOptions（4）MockerRealTime3 模拟数据生成步骤（1）开启集群（2）在 kafka 中创建topic:
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2024-03-10 23:41:39
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一、性能调优的王道，就是增加和分配更多的资源：首先第一步，就是调节最优的资源配置；在这个基础上，资源有限，才考虑性能调优的点。二、怎么配置资源，如下spark-submit\--class com.sparktest.wordcount \--num-executors 4 \ 配置executor数量--driv
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2023-07-03 17:14:24
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本文参考中华石杉老师的课程总结。后面一部分是总结了一下当spark必须要按列处理时的调优方式。1、spark调优之分配更多资源/usr/local/spark/bin/spark-submit \--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memo
首先要对源码进行编译，生成对应hadoop版本的spark开发程序jar包，上篇已经写了具体的过程，这里不再赘述。在安装spark的机器上，下载eclipse-java-x86_64版本，将spark-assembly.jar和spark/lib下全部加进路径，建立普通java projectWordCount代码 package sparktest.util.test;
import ja
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2023-08-25 17:10:05
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Spark SQL编程初级实践一、Spark SQL基本操作1.1 创建 test.json1.2 test.json 上传 Hdfs1.3 进入shell交互式二、编程实现将 RDD转换为DataFrame2.1 创建文件 test.txt2.2 编写代码三、 编程实现利用DataFrame读写MySQL的数据3.1 MySQL创建与操作 sparktest3.2 Spark API 操作 M
首先准备1个jar然后保证他丢到服务器，能用spark-submit /sparkTest.jar跑。首先你得有oozie和hue，安装好了，才行下面是jar在hue的oozie中的应用切换文档为操作action将那个星星，也就是spark程序，托过来然后上传你的spark.jar到hdfs上，因为他只能读取hdfs的jar打开一台机器hadoop fs -mkdir /sparkNewshado
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2023-09-23 07:43:37
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工具：IDEA，spark集群一.安装IDEA二.程序打开IDEA，新建一个maven工程 点击next，继续 填写项目组织名和项目名，点击next继续。。。 组织名例如：com.baidu.spark 项目名例如：SparkTest 然后点击完成就可以了。建立完maven项目，左侧栏出现该项目目录结构： 首先打开pom.xml，这个是maven的配置信息，里面可以放插件配置，将下面内容写进这个文
