# Spark 提交 Java 程序的指南
Apache Spark 是一个强大的开源计算框架，可以处理大规模数据。它广泛应用于数据分析、实时处理和机器学习等领域。在这篇文章中，我们将深入探讨如何通过 Spark 提交 Java 程序，涵盖设置环境、代码示例以及执行过程中的一些注意事项。
## 环境准备
在开始之前，你需要确保你的系统中安装了以下组件：
1. **Java Developm
# 如何用Java提交Spark任务
## 一、整体流程
首先让我们来看一下整个提交Spark任务的流程，可以用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 设置Spark应用程序的名称和运行模式 |
| 3 | 加载数据并创建DataFrame |
| 4 | 编写Spark任务代码 |
| 5 | 提交任务到
原创
2024-03-31 06:52:32
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通常的方式提交spark程序是是通过spark的submit程序实现，例如在linux系统中执行./spark-submit 提交自定义的spark应用程序。但是很多时候我们需要通过程序的方式提交spark应用程序。这里提供两类通过java程序动态提交spark，其中一种是streamsets中提交spark程序的方式。第一种方式：通过SparkSubmit
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2023-08-19 18:42:25
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从spark启动任务源头 $SPARK_HOME/bin/spark-submit 开始阅读spark源码。一、脚本阶段提交任务命令，先使用local模式spark-submit --master local --class com.lof.main.SparkPi /Users/user/Desktop/SparkPi.jarsparkPi代码：public class SparkPi {
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2023-09-04 10:19:51
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本文基于spark-1.6.2-bin-hadoop2.6提交到本地程序中指定的参数（param）和spark-submit提交时参数配置一致：import org.apache.spark.deploy.SparkSubmit;
public class Dr {
public static void main(String[] args) {
String[] pa
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2023-06-11 15:59:59
209阅读
Spark在 0.6.0版本后支持在YARN(hadoop NextGen)上运行，并且在后续版本中不断改进。在YARN上启动Spark首先，确认 HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向的包含了Hadoop集群的配置文件。这些配置用于操作HDFS和连接YARN资源管理器。在这个目录下的这些配置文件将被分发到YARN集群中，因此应用所使用的容器能够使用相同的配置。如果配置中的
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2023-07-21 19:46:25
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**Spark任务提交执行流程**Spark任务的本质是对我们编写的RDD的依赖关系切分成一个个Stage，将Stage按照分区分批次的生成TaskSet发送到Executor进行任务的执行Spark任务分两种：1、shuffleMapTask：shuffle之后的task2、resultTask：shuffle之前的taskSpark任务分配有两种方式：1，尽量打撒方式（系统默认）2，尽量集中方
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2023-10-11 15:56:21
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最近同同事 们一起在学习Spark，为了方便同事们的使用，也为了减少不必要的安装spark的坑，特意做了一个自启动SSH服务的单机版本的Spark集群，供大家学习和使用。如果只想看如何使用，可以跳到第三节直接运行。从官网可以看到，spark 已经为大家提供好了很多的命令进程的启动脚本，我们就选用最简单的 ${SPARK_HOME}/sbin/start-all.sh 脚本基础镜像为了今后更加方便的
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2023-10-26 17:20:22
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了解Spark任务的提交到运行的流程，其中包含两个阶段： 第一阶段在Yarn集群之外执行，主要是作业的提交，将作业提交到Yarn集群为止。  
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2023-09-01 18:41:27
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文章目录一、常规Spark on Yarn的提交流程（基于SparkSubmit）二、自研SDK提交流程三、使用Demo四、后记 最近接到一个需求，需要提供给平台一个java sdk，用于spark任务的提交。这个sdk不能依赖用户机器的任何环境。网上找了一些资料，基本都是基于原生的SparkSubmit来提交任务的，都不符合我们的需求。因此决定自己手动撸。 首先做了一些调研，先梳理了下原生s
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2023-07-17 17:49:00
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一、基于Standalone提交任务1.基于Standalone-client提交任务--deploy-mode：不写，默认就是client提交也可以配置：--deploy-mode client./spark-submit --master spark://node1:7077 \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jar
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2023-06-11 14:55:36
145阅读
1、spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn，具体操作参照：hadoop 完全分布式集群搭建2、spark需要配置yarn和hadoop的参数目录将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份，加入配置：
YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop
HADOOP_CONF_D
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2023-07-11 13:30:50
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前言Spark Job 提交Spark Job 提交流程Spark Job提交参数说明应用程序参数Shuffle 过程参数压缩与序列化参数内存管理参数 前言本篇的主要阐述了Spark 各个参数的使用场景，以及使用的说明与参考；其实主要就是对 Spark 运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。首先通过大致的 Spark 任务提交流程了
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2023-11-04 22:07:29
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spark源码分析之submit的提交过程（二）5.接下来执行mainMethod.invoke(null, childArgs.toArray)也就是执行org.apache.spark.deploy.yarn.Clientdef main(argStrings: Array[String]) {
if (!sys.props.contains("SPARK_SUBMIT")) {
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2024-09-22 07:35:41
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在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、 Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将
# 如何在 Java 中提交 Spark Job
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在 Java 中提交 Spark Job。我们将通过一个系统的流程来一步步实现这个目标，并提供相关的代码示例。以下是实现流程的总体概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 06:19:37
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# 如何实现“Java提交任务 Spark”
## 一、整体流程
首先，我们需要了解整个过程的流程，下面的表格展示了实现“Java提交任务 Spark”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 创建一个RDD |
| 3 | 定义业务逻辑 |
| 4 | 调用action触发任务执行 |
## 二、具
原创
2024-07-04 06:53:11
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为了实现对“Spark通过Java提交”话题的深入分析，本博文将从不同层面进行探讨，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。我们将通过合适的可视化手段提升信息传达的效率和准确性。
## Spark通过Java提交
使用Apache Spark搭建大数据处理平台，开发者常常需要通过Java编程语言提交任务。随着Spark各个版本的演进，Java接口和提交方式也在不断更新
# JAVA 提交 Spark 程序
## 概述
Apache Spark 是一个快速而通用的集群计算系统，用于大规模数据处理。它提供了一个基于内存的计算引擎，可以在大数据集上实现高效的数据分析和机器学习算法。
在使用 Spark 进行数据处理时，我们可以使用 Scala、Python、R 等不同的语言编写程序。而本文将重点介绍如何使用 JAVA 提交 Spark 程序。
## 准备工作
原创
2023-08-25 06:11:21
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# 用Java提交Spark DataFrame
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个被广泛使用的开源分布式计算框架，它提供了高效的数据处理能力，支持大规模数据处理和分析。Spark 提供了 DataFrame API，用于处理结构化数据，类似于传统数据库中的表格。在本文中，我们将介绍如何用 Java 编写代码来提交 Spark DataFrame，以及如何利用 Spark 提供的
原创
2024-04-13 03:34:27
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