如何安装Spark安装和使用Spark有几种不同方式。你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera，HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用。或者你也可以使用在云端环境（如Databricks Cloud）安装并配置好的Spark。在本文中，我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它。最近Spark刚刚发布了
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2024-01-31 22:19:17
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目录1. spark简介：2. spark特点：2.1 Speed：速度快2.2 Easy of Use：易用性2.3 Generality：通用性2.4 Runs Everywhere：到处运行3. Spark的应用场景4. 环境要求及准备工作5. spark搭建模式：5.1 local模式在解压缩安装后5.2 Standalone模式搭建(基于hdfs文件存储)5.1.1 首先配置s
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2023-09-07 23:00:57
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# 项目方案：Spark配置YARN集群
在使用Spark进行大数据处理时，通常会选择在YARN集群上运行。YARN是Hadoop生态系统中的资源管理器，可以有效地管理集群资源，支持多种应用程序运行。本文将介绍如何配置Spark以在YARN集群上运行。
## 步骤一：下载和安装Spark
首先，需要下载并安装Spark。可以从官方网站下载最新版本的Spark，并按照官方文档提供的安装指南进行
原创
2024-03-10 03:19:48
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# Spark on Hive配置方案
## 项目背景
在大数据处理中，Spark与Hive是常用的工具。Spark提供了快速的数据处理能力，而Hive则是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案。在实际项目中，经常需要将Spark与Hive结合起来使用。
## 项目目标
本项目旨在介绍如何配置Spark on Hive，使得Spark可以直接操作Hive表中的数据，提高数据处理效率。
##
原创
2024-03-20 06:17:59
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# 使用 Maven 配置 Spark 项目
在大数据时代，Apache Spark 成为一种流行的分布式计算框架，可以用于大规模数据处理。使用 Maven 来管理 Spark 项目的依赖关系和构建过程变得越来越普遍。本文将详细讲解如何使用 Maven 配置一个 Spark 项目，解决 “如何在 Maven 中配置 Spark” 这一具体问题，并提供代码示例。
## 一、环境准备
首先，确保
## Spark配置Hive的详细指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，通常与 Apache Hive 结合使用，以进行大数据分析。在这篇文章中，我们将详细讨论如何配置 Spark 以支持 Hive，包括所有必需的步骤、配置文件、代码示例，以及一些常见问题的解答。我们还将通过饼状图和类图来帮助更好地理解整个过程。
### 1. 配置环境准备
首先，需要确保你的计算环境中
原创
2024-10-18 10:33:37
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配置Hive on Spark是将Apache Hive与Apache Spark集成在一起，以便在使用Hive查询语言（HiveQL）时使用Spark作为执行引擎。这样可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速Hive查询。
配置Hive on Spark需要按照以下步骤进行：
1. 安装Apache Hive和Apache Spark。确保两者都已正确安装并配置好。
2. 在Hive配
原创
2023-12-14 06:10:10
122阅读
# MainApplicationProperties
# --master yarn --deploy-mode client 下的配置， client 模式表示，driver 是在本地机器上跑的，thrift server 设置就是 client 模式，这样会方便从 driver 中拿数
# spark job 临时保存的目录
spark.local.dir
Spark 的配置有很多，这里一方面总结一下官方文档中的内容，一方面将网上查到的资料中用到的针对特定问题的配置整理一下。先看一下官网的配置：http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html spark 配置可分为三层： spark properties、environment variables、还有logging sp
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2023-08-04 10:24:20
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1. 下载解压安装包tar -xvf spark-2.0.2-bin-hadoop2.6.tgztar -xvf scala-2.11.8.tgz2. 修改Spark配置文件cd spark-2.0.2-bin-hadoop2.6/conf/ vim spark-env.shexport SCALA_HOME=/usr/local/src/scala-2.11.8
e
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2023-06-28 17:00:24
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spark on yarn Spark on yarn：Spark 使用了 yarn 管理器。Spark 运行在 YARN 上时，不需要启动 Spark 集群，只需要启动 YARN 即可， YARN 的 ResourceManager 相当于 Spark Standalone 模式下的 Master。spark中的两种模式（Cluster和Client）Cluste
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2024-02-28 14:41:22
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Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：
编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx”）语句设置相应系统属性值）；在conf/spark-env.sh中
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2023-09-26 17:22:46
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Master主备切换spark原生的standalone是支持主备切换的，下面从发生主备切换并且选出新的Leader Master开始 Mastercase ElectedLeader =>
// 当当前Master收到自己被选为Leader的信息后，会从持久化引擎中读取缓存的app，driver,worker信息
val (storedApps, storedDrivers,
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2024-05-16 11:01:42
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# 项目方案：Apache Spark配置启动
Apache Spark是一个快速的、可扩展的数据处理框架，它支持在大规模数据集上进行高效的分布式计算。在实际应用中，需要对Spark进行配置和启动以确保其正常运行。本文将介绍如何配置和启动Apache Spark，并提供代码示例。
## 1. 配置Spark
在配置Spark之前，首先需要下载并安装Spark。然后可以通过编辑Spark的配置
原创
2024-04-05 05:56:11
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Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中占据着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理，有助于更好地开发Spark应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于Spark 2.1版本，阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础，了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。在执
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2024-09-20 16:26:20
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# Spark 添加节点的配置方案
随着数据处理需求的不断增加，Apache Spark 的集群规模往往需要不断扩展。本文将详细介绍如何在 Spark 集群中添加节点，并通过具体的配置示例进行说明，以帮助您成功完成这一过程。
## 一、背景介绍
在大数据处理领域，Spark 作为一个强大的分布式计算框架，常用于处理大规模的数据集。为了应对数据量的增加，添加新节点以扩展集群的计算能力是必不可少
原创
2024-10-01 07:47:36
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美国时间 2017年1 月 10 日，Apache 软件基金会对外宣布，万众期待的 Apache Beam 在经历了近一年的孵化之后终于毕业。这一顶级 Apache 开源项目终于成熟。 这是大数据处理领域的又一大里程碑事件——仅仅在上个月，腾讯宣布将在 2017 年一季度开源其大数据计算平台 Angel 。现在看来，生不逢时的 Angel 可能
一.准备1.工具工具包下载地址scalahttps://www.scala-lang.org/download/2.12.10.htmlsparkhttp://spark.apache.org/downloads.html2.搭建好Hadoop集群相关步骤查看：，或：3.先将下载的Scala和spark包传输到Linux中，然后解压安装，需要先在Linux中先新建一个用于存放包的文件和一个用于解压
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2023-07-29 22:39:45
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安装Scala
上传安装包，解压到software目录下
[hadoop@master01 install]$ tar -zxvf scala-2.11.8.tgz -C /software/
配置环境
[hadoop@master01 software]$ su -lc "vi /etc/profile"
[hadoop@master01 software]$ source /etc/pr
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2024-06-19 09:00:07
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