目录一、RDD 队列1. 用法及说明2. 案例实操二、自定义数据源1. 用法及说明2. 案例实操三、Kafka 数据源1. 版本选型2. Kafka 0-8 Receiver 模式 (当前版本不适用)3. Kafka 0-8 Direct 模式 (当前版本不适用)4. Kafka 0-10 Direct 模式 一、RDD 队列1. 用法及说明测试过程中，可以通过使用 ssc.queueStrea
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2023-09-22 10:10:29
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spark-submit 参数具体如下：spark-submit \
--queue ${1} \ # 指定资源队列，否则默认default
--master yarn
--deploy-mode ${2} \ # client or cluster: 选择客户端模式或者集群模式提交：决定driver 是在本地还是集群内节点：cluster模式能够降低本地压力，发挥集群服务器优势
--num-ex
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2024-03-12 13:48:09
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# 如何在Spark中指定队列
在大数据处理的过程中，使用Apache Spark对作业进行调度时，合理地指定队列可以有效地管理资源，提高作业的执行效率。本文将引导你一步一步完成这一过程。即使你是刚入行的小白，也能轻松掌握如何在Spark中指定队列。
## 流程概述
下面是实现Spark指定队列的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设置Sp
原创
2024-09-08 06:46:40
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# Spark 指定队列：优化资源分配的策略
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它允许用户在集群上并行处理大量数据。在多用户环境中，合理分配资源是保证作业高效运行的关键。本文将介绍如何通过指定队列来优化 Spark 作业的资源分配。
## Spark 与 YARN 队列
在 Spark on YARN 模式下，可以通过 YARN 的队列系统来控制资源分配。YARN 队
原创
2024-07-16 03:46:06
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一、给足资源：1、搭建集群的时候：给足SPARK_WORKER_CORES、SPARK_WORKER_MEMORY。2、提交任务的时候：生产环境中提交任务使用的是shell脚本，要根据实际的情况设置好里面的参数。/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-e
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2023-11-06 23:59:17
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Spark总结Spark配置函数建立连接1>SparkConf().setAppName("xxx").setMaster("local") 设置配置文件2> SparkContext.parallelize(Array(1,2,2,4),4)将数据进行4个分片，分别存在不同的集群中3> .textFile("path") 加载数据关闭连接4> SparkContext.s
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2024-05-19 02:31:48
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静态配置Spark属性静态配置属性指的就是我们可以在代码中利用SparkCof中的set()方法来设置Spark的属性，set()方法接受接受的键值对SparkConf.set(key,value)。具体的键值对是什么，下文会有介绍。def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMast
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2023-10-09 20:10:36
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在大数据处理领域，Apache Spark作为一种强大的数据处理引擎，广泛应用于数据分析和计算。然而，在使用Spark时，针对队列的管理却是一个常见的挑战。特别是在资源有限的情况下，合理配置Spark登录指定队列至关重要，它可以帮助我们优化资源的使用，提高任务的效率。因此，本文将详细探讨如何解决“Spark登录指定队列”问题的过程，并分享我的思考与实践经验。
## 背景定位
在我的大数据项目中
Spark Thrift指定队列是一个关键特性，它允许用户通过 Spark Thrift Server 服务器访问不同的队列，这在资源管理上是一种有效的方法。在此博文中，我将深入探讨如何解决与“Spark Thrift指定队列”相关的问题，并为您提供理解和实施这个特性的条理分明的信息。
### 版本对比
在不同版本的 Spark 中，Thrift 服务器有不同的特性。下面的表格展示了 Spar
开始更新啦Spark SQL 之前说过，SQl写得好，工作随便找。今天就从最开始的Spark SQL进行讲解，之后还会讲解一个项目，关于TMDB的一个Spark实验创建DataFrame 创建dataFrame的
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2023-09-26 16:42:26
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一、为什么要看源码了解其原理呢？（可忽略）因为项目中需要做排行榜，也就是需要排序，且给出对应排名。搜索了不少资料，模模糊糊的貌似通过sortBy+zipWithIndex两个算子就能做到。但是就是不敢用。第一：不知道sortBy是怎么做到全局排序的，是否有性能问题，导致不太敢用。因为之前学习hadoop的mapreduce，以及hive，了解到全局排序会把所有数据都shuffle到一个reduce
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2023-09-03 17:46:06
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文章目录一、向Master申请启动Driver二、启动Driver三、DriverWrapper向Master申请资源(给Application) 一、向Master申请启动DriverSparkSubmit的main方法执行，首先要设置一些参数：//设置参数
val appArgs = new SparkSubmitArguments(args)接着会进行模式匹配，匹配到submit，调用su
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2023-12-15 20:26:23
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由于工作中生产环境大多使用的是Yarn-cluster模式，所以我将以Yarn-cluster模式作为主线对流程进行讲解。目录1.submit2.client3.ApplicationMaster（ExecutorLauncher）现在我们提交一个spark任务spark-submit \
--master yarn-cluster \
--driver-cores 2 \
--dr
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2024-05-17 09:54:06
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# Spark任务指定资源队列的实现指南
在大数据处理的过程中，Apache Spark通常用于分布式计算。为了有效地管理资源，有时我们需要将Spark任务指定到特定的资源队列中。本文将为您展示实现这一过程的详细步骤。
## 整体流程
下面是实现Spark任务指定资源队列的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置Spark并定义资源队列 |
|
# 使用 Hive 和 Spark 指定 YARN 队列的完整指南
在大数据环境中，Apache Hive 和 Apache Spark 是两个非常流行的工具。它们分别用于数据仓库和数据处理。在一个集群中，资源管理工具 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 被广泛使用，它可以帮助管理集群资源。通过 YARN，我们可以根据业务需求指定各个任务的资源配额，比如
spark 计算TF-IDF的多种方法TF-IDF相关概念请移步百度百科下面记录自己在做关键词抽取的时候，计算TF-IDF时候的经历，使用spark不多。 下面的始终方法我都试过，最后选了第四个方案，在500W篇新闻中，计算2-gram的IDF,用时5个小时，虽然时间用的很长，但是最终是可以跑起来。1. 基于mllib.HashingTF这个方法几乎可以直接copy 官网中的example，没啥
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2024-03-11 17:38:06
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# Spark ThriftServer 指定 YARN 队列
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，Spark ThriftServer 是一个非常实用的工具，它允许用户通过 JDBC/ODBC 接口执行 SQL 查询。结合 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理时，指定 YARN 队列的功能使得资源分配变得更加灵活和有效。本文将深
原创
2024-10-29 05:16:46
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# Spark指定YARN队列提交：一次深入探索
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，其与Hadoop生态系统紧密集成。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，为Spark提供了调度和资源管理的能力。在大规模的分布式计算中，如何管理和优化资源是一项重要的任务，其中一个关键策略就是合理地指定Spark任务运行的YAR
一、性能调优之在实际项目中分配更多资源
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分配更多资源：性能调优的王道，
增加和分配更多的资源，性能和速度上的提升，是显而易见的；
基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；
写完了一个复杂的spark作业之后，进行性能调优的时候，首先第一步，就是要来调节最优的资源
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2023-12-19 22:06:40
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# 用Spark提交作业到指定队列的方法
在大数据处理领域，Apache Spark是一种非常强大的分布式计算框架。对于新入行的开发者来说，了解如何将Spark作业提交到指定的队列是一项基本的技能。本文将带你一步步展示实现的流程，并提供详细的代码示例。
## 任务流程概览
下面的表格总结了提交Spark作业到指定队列的基本流程：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-10-05 06:08:45
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