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
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前言实验环境：1.pyspark 1.5.0
2.python 2.7本次主要写的是用pyspark提交任务时，需要注意的地方及遇到的问题的解决。Step 1. 提交python工程在提交spark的时候，我们往往python工程是多个python文件，彼此之间有调用关系。
那如何提交python工程呢？
./bin/spark-submit –py-files XXXX.zip aaa
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2023-07-04 21:19:14
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# 用Python提交Spark任务
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理、机器学习、图计算等任务。在实际使用中，我们通常会使用Python编写Spark任务，并通过提交任务来执行它们。本文将介绍如何使用Python提交Spark任务。
## 准备工作
在提交Spark任务之前，我们需要确保本地环境已经安装好了Spark，并且配置好了相关的环境变
原创
2024-06-28 06:40:52
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1，简介在上一篇博客中，我们详细介绍了Spark Standalone模式下集群的启动流程。在Spark 集群启动后，我们要想在集群上运行我们自己编写的程序，该如何做呢？本篇博客就主要介绍Spark Submit提交任务的流程。2，Spark 任务的提交我们可以从spark 的官网看到，spark-submit的提交格式如下： ./bin/spark-submit –class –master
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2023-08-27 09:03:27
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在学习Spark过程中，资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有三种：第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交，官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的，提交命令示例如下：./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-m
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2023-08-11 11:48:58
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spark提交代码的两种方式：Standalone、Yarn独立部署（Standalone）模式由spark自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但spark主要是计算框架，不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些。Standalone1、standalone-client提
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2023-09-29 10:04:33
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1，master和worker节点 搭建spark集群的时候我们就已经设置好了master节点和worker节点，一个集群有多个master节点和多个worker节点。master节点常驻master守护进程，负责管理worker节点，我们从master节点提交应用。worker节点常驻worker守护进程，与master节点通信，并且管理executor进程。PS：一台机器可以同时作为maste
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2023-12-24 22:37:27
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Spark的任务, 生产环境中一般提交到Yarn上执行. 具体流程如下图所示1、client提交任务到RM.2、RM启动AM.3、AM启动Driver线程, 并向RM申请资源.4、RM返回可用资源列表.5、AM通过nmClient启动Container, 并且启动ExecutorBackend后台进程.6、Executor反向注册给Driver7、Executor启动任务 我们通过截取部分源码来展
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2023-08-16 06:37:21
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hadoop 是 java 开发的，原生支持 java；spark 是 scala 开发的，原生支持 scala；spark 还支持 java、python、R，本文只介绍 pythonspark 1.x 和 spark 2.x 用法略有不同，spark 1.x 的用法大部分也适用于 spark 2.x Pyspark它是 python 的一个库，python + spark
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2023-07-21 23:40:05
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# Spark提交Python包
## 简介
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理框架，提供了强大的分布式计算功能。在使用 Spark 进行数据处理时，我们可以使用 Spark 提供的 Python API 进行开发。不过，当我们需要使用一些自定义的 Python 包时，需要将这些包提交到 Spark 集群上才能使用。本文将介绍如何将自定义的 Python 包提交给 Spar
原创
2023-11-05 11:11:22
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# 如何使用Spark提交Python脚本
在大数据处理的领域中，Apache Spark是一个强大的工具，它允许您处理和分析海量数据。对于初学者而言，理解如何提交Spark作业，尤其是Python脚本，可能会感到有些困惑。本文将详细介绍如何实现“Spark提交Python脚本”的整个流程。
## 整体流程
下面是提交Spark Python脚本的整体流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-18 07:12:17
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# Spark 提交 Python 依赖的科普文章
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，广泛应用于大规模数据分析、机器学习及图像处理等领域。在使用 Spark 进行 Python 开发时，我们常常需要引入一些额外的依赖库，比如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等。本文将介绍如何在提交 Spark 任务时处理这些 Python 依赖，包括代码示例和一个简化的序列
原创
2024-10-17 06:15:24
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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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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：之前的工作中，关于spark的使用一直停留在能运行、能完成相关功能的境地下，最近涉及到很多关于spark集群调优等各种细枝末节方面的东西，自此决定恶补大数据相关基础的东西，顺便做个笔记，帮助自己记忆。 关于spark的相关笔记尽力基于spark 2.x版本（其实在我目前使用的情况下，1.x与2.x内容基本别无二致）。使用2.x的原因是之前在使用1.6时踩过坑，换2.x后完美解决，该坑我会在之
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2024-07-24 21:33:03
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先说几个坑：需要注意版本，不同的spark版本会有些不同，当前我的spark版本是2.2.1，如果以下的方式不生效，记得先看看版本；由于公司平台的环境是离线的，pip down下载的包是需要和硬件架构匹配的，我在mac上pip down的包拿到Linux下是无法正常安装的，建议看一下这篇文章的介绍：https://imshuai.com/python-pip-install-package-off
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2023-08-11 18:25:27
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Spark中Standalone有两种提交模式，一个是Standalone-client模式，一个是Standalone-cluster模式。 1.Standalone-client提交任务方式 提交命令./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark
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2023-06-20 09:30:21
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任务提交流程概述在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了，本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程Spark-submit提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类，这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.apache.sp
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2024-06-19 05:03:10
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概括：Local：多用于本地测试，如在eclipse，idea中写程序测试等。Standalone：Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。Yarn：Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。Mesos：资源调度框架。（少用，不做介绍）Options:--master： MASTER_URL, 可以是sp
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2024-06-12 23:35:23
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