Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor3、SparkContext 将程序代码
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2023-08-13 15:42:44
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注释：:VS2010是(Ctrl+E,C)，VS2012是(Ctrl+K, Ctrl+C)，实际操作，按住Ctrl键不放，先按K键，再按C键。相当于Ctrl+K加 Ctrl+C的组合键反註解:VS2010是(Ctrl+E,U)，VS2012是(Ctrl+K, Ctrl+U)
Ctrl+E,D ----格式化全部代码 &nb
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2024-10-24 22:17:39
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目录一、Local 模式1. 解压缩文件2. 启动 Local 环境3. 命令行工具4. 退出本地模式5. 提交应用二、Standalone 模式1. 解压缩文件2. 修改配置文件3. 启动集群4. 提交应用5. 提交参数说明6. 配置历史服务7. 配置高可用 (HA)三、Yarn 模式1. 解压缩文件2. 修改配置文件3. 启动 HDFS 以及 YARN 集群4. 提交应用四、K8S &
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2024-03-11 17:14:12
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以wordcount理解spark的执行过程：
1、代码以及交互界面的回应:
（RDD是spark的核心抽象，所有的计算都围绕RDD进行，生成RDD，然后可以对RDD进行各种操作，
这些操作主要有两类：
Transformation（转换）
[一个RDD进过计算生成一个新的RDD,比如接下来示例中的flatMap、map、reduceByKey]
和
A
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2024-08-06 13:08:19
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第三节、Spark应用运行流程和运行模式一、Spark应用运行流程1.程序的执行流程：当执行一个应用时，Driver会向集群管理器申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用 程序代码和文件，然后在Executor上执行任务，运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其他数据库中。2.下面是Spark应用程序详细流程： ①当一个Spark应用程序被提交
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2023-07-17 13:43:58
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首先参考这个编译源码并导入idea然后在run configuration里取消run之前的make然后跑一个SparkPi.scala，会报一些ClassNotFound的错，这时在Examples文件夹右键–> open module settings –> 把相应的Dependencies里改成Runtime如果是SparkPi.scala，在run configuration
原创
2022-07-19 11:25:28
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# 如何实现 Spark Java Example
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何实现“Spark Java Example”。这个过程可以分为几个步骤，从搭建环境到编写代码实现功能。
## 整体流程
下面是实现“Spark Java Example”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载并安装 Ja
原创
2024-05-31 06:13:12
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# 实现“spark ml example”教程
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“spark ml example”。这个过程将包括一系列步骤和代码示例，让你快速上手并理解如何在Spark中使用机器学习模块。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤，以便你能够更清晰地了解这个过程。
```mermaid
journey
title 实现“sp
原创
2024-03-12 05:27:46
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单元测试ppt思路详解目前的状况：1，现在很多单元测试只是利用@Test注解把代码或者整个请求接口内的business做测试2，单测的过程就很多查数据库的方法，但是没必要每次都测sql，因为sql测一遍都应该是正确的。3，单测代码启动速度、效率太低4，没有在各个环境整个工程单元测试通过5，未采用assert机制，采用system.out.println进行人工核查输出情况6，关闭了je
master的receive方法接收到RegisterApplication类型的消息，就要给application划分资源了。//Driver 端提交过来的要注册Application
case RegisterApplication(description, driver) =>
// TODO Prevent repeated registrations from
目录 前言（一）Pi Iteration总结（二）KMeansSpark 例子中的本地实现 ： KMeans的Spark 版本总结(三)逻辑回归 LR Logistic regressionLocal SparkLRSparkHdfsLRSpark LR 总结HdfsTest 前言这段时间会做一系列 Spark 的Exam
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2023-08-26 09:19:56
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I read the section Metrics on spark website. I wish to try it on the wordcount example, I can't make it work. spark/conf/metrics.properties : I run my
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2016-09-18 17:03:00
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前言 Spark的知识点很多，决定分多P来慢慢讲 ，比较关键的RDD算子其实已经写了大半，奈何内容还是太多了就不和这篇扯皮的放一起了。 老套路，我们点开官网来see see先吧 把这句话翻译一下 spark是在Hadoop基础上的改进，是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框架，Spark 基于 map
UserDefinedTypedAggregation.scala(用户可自定义类型)import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
object UserDefinedTypedAggregation {
case
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2023-07-05 22:28:41
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本章导读RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象，被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写。在所有MapReduce框架中，shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁。map任务的中间输出要作为reduce任务的输入，就必须经过shuffle，shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce，我们可以看到Spark提供多种
实验一：Spark Java API&Spark Scala API操作实验说明：1、 本次实验是第一次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为2023年2月26日上午12点之前。2、
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2023-06-19 13:44:51
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试着运行 rpcz-python 的 example。过
原创
2023-06-15 22:22:40
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Spark 运行环境Spark 作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为 Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下 Spark 的运行1 Local 模式所谓的 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学，调试，演示等，之前在 IDEA 中运行代码的环境我
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2023-10-05 16:25:14
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Spark运行环境和架构1. Spark运行环境Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，它被设计在所有常见的集群环境下运行，目前主流环境是基于Hadoop的Yarn环境，docker环境也在慢慢流行起来Spark的运行环境目前分为三种模式:local模式、standalone模式和Yarn模式1.1 local模式local模式是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark程序的环境，一般用
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2023-08-06 12:11:09
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文章目录需求思路ip地址转换为Long类型的两种方法ip地址转换数字地址的原理第一种方法第二种方法步骤一、在mysql创建数据库表二、开发代码 需求日常生活中，当我们打开地图时，会通过地图道路颜色获取当前交通情况，也可以通过地图上经常网购的IP地址热力图得出哪些地区网购观念更发达，还有当前疫情的情况，各个地区疫情的热力图可以直观反应出疫情的严重程度。 想要获取热力图，首先要清楚，通过点击流日志中
