在spark上跑python脚本，需要指定python版本时，有如下做法：方法一：在环境变量文件 /etc/profile 中添加指定的pyspark，python的版本export PYSPARK_PYTHON=指定的python路径export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=指定的python路径保存后source一下 /etc/profile ,使之生效方法二：在sp
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2023-05-28 21:46:47
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在spark上运行Python脚本遇到“ImportError: No module name xxxx”这是因为运行Python脚本的集群上的Python环境里缺乏脚本运行需要的依赖。根据所需依赖的不同性质可以分为3类：（1）单个的*.py或者*.py[co]（2）自建模块（3）自包含的依赖项（4）复杂依赖【1】只依赖于单个文件（only depend on a sigle file）（1）可以
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2023-08-14 14:52:36
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快速开始
本文将介绍如何用scala、java、python编写一个spark单击模式的程序。
首先你只需要在一台机器上成功建造Spark；做法：
进入Spark的根目录，输入命令：
$
sbt/sbt package
（由于天朝伟大的防火墙，大陆地区是无法成功的，除非你可以顺利FQ），不想爬墙的可以
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2024-05-08 09:04:34
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Python小案例（九）PySpark读写数据有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的利用PySpark读写H
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2023-09-23 16:24:08
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通过学习Spark源码为了更深入的了解Spark。主要按照以下流程进行Spark的源码分析，包含了Spark集群的启动以及任务提交的执行流程：Spark RPC分析start-all.shMaster启动分析Work启动分析spark-submit.sh脚本分析SparkSubmit分析SparkContext初始化2.start-all.sh源码分析，我这里使用的Spark版本是Spark2.4
最近一直在看源码方面的东西，发现关于spark2.3的源码解读还是比较少，索性自己试着写写。首先就从脚本阅读开始，希望能做到每天看一点，收获一点脚本核心主要有:spark-shell spark-submit spark-class load-spark-env find-spark-home。位于源码 spark/bin下面spark-shell主要功能：判断系统环境 开启poisx设置加载ja
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2024-08-02 13:49:50
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# Ubuntu本地运行Spark执行Python脚本
## 概述
Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统，它提供了一个简单易用的API，可以让开发者使用Python、Java、Scala等语言进行大规模数据处理和分析。在本文中，我们将介绍如何在Ubuntu环境下搭建Spark，并使用Python编写和运行Spark脚本。
## 安装Spark
首先，我们需要安装Spark
原创
2023-08-25 16:22:24
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1.集群管理脚本start-all.sh 调用 start-master.sh CLASS=”org.spark.deploy.master.Master” 执行main()，并传入一些参数。 调用 start-slave.sh CLASS=”org.spark.deploy.worker.Worker” 执行main()，并传入一些参数。stop-all.sh 类似。2.任务提交脚本spark-
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2023-10-08 14:49:09
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1、Spark运行架构1.1、运行架构 Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。 如下图所示，它展示了一个Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driver 表
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2023-10-04 20:18:19
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本文主要分析spark-shell脚本的运行逻辑，涉及到spark-submit、spark-class等脚本的分析，希望通过分析脚本以了解spark中各个进程的参数、JVM参数和内存大小如何设置。spark-shell使用yum安装spark之后，你可以直接在终端运行spark-shell命令，或者在spark的home目录/usr/lib/spark下运行bin/spark-shell命令，这
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2023-10-08 19:43:36
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sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标，为什么我们还要自定义存入redis？1.结合自己的业务，可以将监控页面集成到自己的数据平台内，方便问题查找，邮件告警2.可以在sparkUi的基础上，添加一些自己想要指标统计一、spark的SparkListenersparkListener是一个接口，我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法，Spa
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2023-11-27 10:02:07
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## 如何在本地模式下运行Spark Shell脚本
### 介绍
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以在各种数据处理场景中使用。Spark提供了一个交互式的Shell，可以方便地进行数据探索和处理。在本文中，我们将介绍如何在本地模式下运行Spark Shell脚本。
### 整体流程
以下是在本地模式下运行Spark Shell脚本的整体流程：
```merm
原创
2024-01-21 10:29:07
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# 如何使用Spark集群运行PySpark脚本
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Spark集群运行PySpark脚本感到困惑。别担心，我将为你详细解释整个过程。以下是你需要遵循的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Spark]
B --> C[配置环境变量]
C --> D[安装Python]
D --
原创
2024-07-19 11:34:38
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本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。 Apache Spark是一个对开发者提供完备的库和API的集群计算系统，并且支持多种语言，包括Java，Python，R和Scala。SparkSQL相当于Apache Spark的一个模块，在DataFrame API的帮助下可用来处理非结构化数据。通过名为PyS
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2020-07-12 21:03:00
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linux有下列的几种方法来运行python脚本：
（注:我所用的python环境为 2.6）
一. 终端命令行下
[]$python "name.py" 二. python环境中
若脚本名称为name.py，
其内容为：
a='head'
b='hehe'
print(a,b)
则使用 &n
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2013-11-11 21:07:55
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# Spark 运行 Python：数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，能够处理大规模数据集。对于数据科学家和开发者而言，Spark 的 Python API（称为 PySpark）使得使用 Python 处理大数据变得易如反掌。本文将介绍如何在 Spark 中使用 Python，通过代码示例帮助大家入门。
## Spark 简介
Apache Spar
原创
2024-09-15 06:01:22
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看书，发现android可以跑python。尝试了一下。首先需要在手机上安装python环境，通过安装apk实现，这个apk叫QPython，还有同类的比如SL4A。可以在官网上下载QPython的安装包，然后安装在手机上。adb install XXXX.APKQPython的教程：https://www.qpython.org/en/guide_howtostart.html执行QPython
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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1、基础准备 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark# 导包
from pyspark import SparkConf,SparkContext
#创建SparkConf类对象
conf=SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark
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2023-10-30 19:04:01
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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
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2024-09-18 07:12:17
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