# 学习如何查看Spark配置
Spark是一个强大的大数据处理框架，非常适合处理大规模数据集。在使用Spark进行数据处理时，了解其配置是非常重要的，因为不同的配置会影响到Spark的性能和行为。本文将详细介绍如何查看Spark的配置，适合刚入行的小白。
## 流程概述
下面是查看Spark配置的流程。我们将使用表格展示具体步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 07:00:16
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spark 参数详解spark参数配置优先级：SparkConf > CLI > spark-defaults.conf > spak-env.sh查看Spark属性：在 http://<driver>:4040 上的应用程序Web UI在 Environment 标签中列出了所有的Spark属性。spark-defaults.conf:(1) spark.maste
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2023-09-16 14:13:59
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目录一、日志数据清洗(一)需求概览——数据清洗(二)代码实现1.环境配置2.创建Row对象3.创建Schema4.创建DataFrame5.删除重复数据6.单独处理url，并转为Row对象7.再次创建Schema8.再次创建DataFrame9.创建JdbcUtils工具类，连接Mysql数据库10.将结果写入Mysql数据库二、用户留存分析(一)需求概览(二)代码实现——计算次日留存率1.环境配
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2024-07-08 11:02:04
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03 在集群上运行Spark3.1 Spark运行架构3.1.1 驱动器节点3.1.2 执行器节点3.1.3 集群管理器3.1.4 启动Spark程序3.1.5 小结3.2 使用spark-submit部署应用3.3 打包代码与依赖3.3.1 使用Maven构建的用JAVA编写的Spark应用3.3.2 使用sbt构建的用Scala编写的Spark应用3.3.2 依赖冲突3.4 Spark应用内
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2024-05-15 08:41:26
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在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念，熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的。我们可以了解到每个参数配置的作用是什么。这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置。Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式，分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用，伪分布式主要是单独使用作为测试。Spark完全分布式搭建由于Hadoop和Spark集群占用的内存较
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2023-10-11 15:27:56
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软件版本 软件信息
软件名称版本下载地址备注Java1.8https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html64位版本的Scala2.10.5https://www.scala-lang.org/download/2.10.5.html SBTsbt 1.1.6h
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2024-05-07 11:33:25
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获取RDD的分区方式在Java中，你可以使用RDD的partitioner()方法来获取RDD的分区方式。它会返回一个Optional<Partitioner>对象，这是用来存放可能存在的对象的容器类。你可以对这个Optional对象调用isPresent()方法来检查其中是否有值，调用get()来获取其中的值。如果存在值的话，这个值会是一个Partitioner对象。这本质上是一个告
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2023-08-05 01:48:26
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# 项目方案：如何查看Spark默认配置是否生效
## 1. 背景
在使用Apache Spark进行大数据处理时，配置的正确性和有效性直接关系到应用的性能和稳定性。了解和验证Spark的默认配置是否生效，是确保数据处理过程中系统表现的一个重要步骤。本文将介绍如何检查Spark的默认配置，并提供相应的代码示例和流程图。
## 2. 项目目标
本项目旨在提供一种简便的方法来检查Spark的默
原创
2024-10-11 05:56:12
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Spark_总结五1.Storm 和 SparkStreaming区别Storm 纯实时的流式处理，来一条数据就立即进行处理SparkStreaming微批处理，每次处理的都是一批非常小的数据Storm支持动态调整并行度
Spark 运行模式Spark 支持四种运行模式：Local 使用本地线程模拟，多用于测试 Standalone spark默认支持的 YARN 最具前景 MesosSpark 集群提交模式Spark 支持两种提交模式：client 该提交模式 driver 进程在客户端启动 cluster 该提交模式 driver 进程在任意 worker 节点上启动Spark 集群提交命令参数作用- -mas
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2023-12-03 07:08:49
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场景描述如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。那么我就需要一个东西保存历史状态State。 首先区分一下两个概念，state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Job，在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有task/operator的状态。我们在这里讨论的是state
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2023-08-27 19:25:56
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# 如何在Apache Spark中查看Spark版本
在数据处理和分析的生态系统中，Apache Spark 是一个被广泛使用的大数据处理框架。在日常开发中，我们有时需要确认我们使用的 Spark 版本。本文将指导你如何查看 Spark 版本，并提供详细的步骤说明。
## 流程步骤
我们将整个过程分成以下几个步骤：
| 步骤号 | 步骤名称 | 描述
由于之前已经搭建好了，今天是看视频回顾下，然后做下记录。之前已经搭建好了Yarn集群，现在在Yarn集群上搭建spark。1、安装spark下载源码包：wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-1.3.0/spark-1.3.0.tgz解压：tar zxvf spark-1.3.0.tgz配置：解压后进去conf文件夹c
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2023-06-21 11:53:10
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spark的提交方式总体来说有两种，分别是standalone模式和yarn模式。这两种模式又分别有两种提交方式，分别是：standalone下的client提交方式。（客户端提交）standalone下的cluster提交方式。（集群提交）yarn下的client提交方式。（客户端提交）yarn下的cluster提交方式。（集群提交）下面分别来说说这几种提交方式。Standalone模式下的两种
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2024-06-19 20:58:11
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saprk配置信息使用的三种方式： 1、代码中使用SparkConf来配置； 2、在提交时候使用--conf来配置 spark-submit --master --conf k=v 如果要设置多个配置信息的值，需要使用多个–conf； 3、在spark的配置文件spark-default.conf文件中配置；spark端口及修改配置文件：start-master.sh/spark-default.
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2023-07-07 19:21:59
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Spark中提供了通用接口来抽象每个RDD，包括：分区信息：数据集的最小分片依赖关系：指向其父RDD函数：基于父RDD的计算方法划分策略和数据位置的元数据1.RDD分区RDD的分区是一个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或存储，这种优化防止函数式不变性导致的内存需求无限扩张。在RDD操作中可以使用Partitions方法获取RDD划分的分区数，也可以设定分区数目。如果没有指定将使
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2023-11-06 17:39:20
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触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。要解决数据倾斜的问题，首先要定位数据倾斜发生在什么地方，首先是哪个stage，直接在Web UI上看就可以，然后查看运行耗时的task，查看数据是否倾斜了！ 根据这个task，根据stage划分原理，推算出数据倾
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2023-10-02 06:48:02
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Spark端口号 1 Spark查看当前Spark-shell运行任务情况端口号：40402 Spark Master内部通信服务端口号：7077 （类比于Hadoop的8020（9000）端口）3 Spark Standalone模式Master Web端口号：8080（类比于Hadoop YARN任务运行情况查看端口号：8088）4 Spark历史服务器端口号：18080 （类比于Hadoo
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2023-06-11 15:30:50
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部署注意固定的ip地址和主机需要在同一个子网,选择桥接模式桥接模式具有和宿主机同等地位,可以直接和同一网络内其他主机通信,nat模式依赖宿主机上网,只能和宿主机通信.关于向yarn提交spark作业报错通过以下方法查看yarn的报错日志.如果是找不到类,可能是输入命令格式有问题.hadoop等启动1.进入Hadoop的bin目录下,输入:start-all.sh 即可启动你所搭建的集群.如果配置过
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2023-09-08 22:42:12
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kafka1.0–>spark streaming2.0查看spark版本与内置的scala版本spark-shell 在Maven Repository下载 spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.0.0.jar文件,其中，2.11表示scala的版本，2.0.0表示Spark版本号,0-10表示kafka版本注意！！！ Spark2.3版本中spark-str
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2023-10-14 17:13:18
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