Spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），是由AMPLab实验室提出的概念，属于一种分布式的内存系统数据集应用。Spark的主要优势来自RDD本身的特性，RDD能与其他系统兼容，可以导入外部存储系统数据，例如HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。RDD的3种基本运算：1）“转换“运算 Transformation：RDD执行”转换“运算的结果，会产生另外一个RDD，RDD具
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2024-09-09 17:39:21
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# SPARK jar HDFS实现流程
## 1. 概述
在本文中，将介绍如何使用SPARK将JAR文件上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。这是一个适合初学者的教程，将逐步引导你完成这个过程。下面是整个流程的概览：
```mermaid
erDiagram
Developer --> HDFS: 上传JAR文件
Developer --> Spark: 提交任务
原创
2023-10-06 17:25:10
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利用Spark将Kafka数据流写入HDFS在当今的大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。Apache Kafka作为一个分布式流处理平台，已经成为处理实时数据的事实标准。而Apache Spark则是一个强大的大数据处理框架，它提供了对数据进行复杂处理的能力。 本篇博客将介绍如何使用Spark来读取Kafka中的数据流，并将这些数据以CSV格式写入到HDFS中。 环境准备 在开始之前，确
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2024-09-27 21:00:44
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注：SparkSQL+Hbase+HDFS实现SQL完全封装(二) 是在一的基础上做了一些优化。1.描述：通过读取SQL脚本文件内的SQL脚本，实现在大数据平台中的业务处理，对于没有JAVA或是语言基础的同学来说，通过封装完全可以只写SQL就能实现业务的处理。注： 优点：部署后团队其它人员只要会写SQL就行。 缺点：优
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2024-03-08 14:13:14
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下面通过启动Spark-Shell，并且使用Scala语言开发单词计数的Spark程序，现有文本文件words.txt(读者需要在本地创建文件并上传至指定目录)在HDFS中的/spark/test路径下，且文本内容如下。hello hadoophello sparkhellp itcast如果使用Spark Shell来读取HDFS中的/spark/test/ words.txt文件，具体步骤如下
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2023-06-13 23:33:46
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背景 Spark Streaming 作业在运行过程中，上游 topic 增加 partition 数目从 A 增加到 B，会造成作业丢失数据，因为该作业只从 topic 中读取了原来的 A 个 partition 的数据，新增的 B-A 个 partition 的数据会被忽略掉。 思考过程 为了作业能够长时间的运行，一开始遇到这种情况的时候，想到两种方案：感知上游 topic 的 partit
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2023-12-27 18:30:29
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用一个统一的数据抽象对象，来实现分布式框架中的计算功能 这个数据对象就是rddRDD定义弹性分布式数据集，spark中最基本的数据抽象代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合Resilient：RDD中的数据可存储在内存或者硬盘中Distributed： 数据是分布式的，可用于分布式计算Dataset： 数据集合，用于存放数据特性RDD是有分区的
分区是RDD最小的存储单位分区是物理概念
针对java语言中通过kerberos认证访问hadoop环境可以利用第三方api包。UserGroupInformation这个类JAAS 框架上封装了Hadoop 的用户信息，更确切地说是subject做了一层封装：UserGroupInformation(Subject subject) {
this.subject = subject;
this.user = subjec
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2023-08-18 22:14:51
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# 在Spark中指定HDFS HA端口的实现
在大数据处理中，Apache Spark通常与Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop 分布式文件系统）配合使用。当我们使用HDFS的高可用性（HA）特性时，需要正确地配置Spark以连接HDFS的HA端口。本文将详细介绍如何在Spark中实现这一操作，包括每一步的具体代码及其说明。
## 实现流程
下面是实现“Spark指定HDFS H
# 实现“spark+指定hdfs端口”的步骤和代码解析
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“spark+指定hdfs端口”的步骤和相应的代码解析。下面是整个流程的概述：
```mermaid
journey
title 实现“spark+指定hdfs端口”的步骤
section 步骤
Start --> Configure Spark: 配置Spark的H
原创
2023-08-27 07:28:18
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# Spark程序指定jar包的实现流程
## 1. 简介
在Spark中，我们可以通过指定jar包来引入自定义的功能和依赖项。这对于开发复杂的应用程序或集群上的作业非常重要。本文将教会你如何在Spark程序中指定jar包。
## 2. 实现步骤
下面是实现此流程的步骤概述。我们将在后续的章节中对每个步骤进行详细说明。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 将
原创
2023-10-24 03:04:06
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HDFS的Java访问接口 1）org.apache.hadoop.fs.FileSystem 是一个通用的文件系统API，提供了不同文件系统的统一访问方式。 2）org.apache.hadoop.fs.Path 是Hadoop文件系统中统一的文件或目录描述，类似于java.io.File对本地文件系统的文件或目录描述。 3）org.apache.hadoop.conf.Co
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2023-08-18 22:20:10
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# 在ODPS上使用Spark指定JAR包版本的操作指南
在使用阿里云的ODPS（Open Data Processing Service）平台时，除了熟悉ODPS SQL和基本的数据处理技术外，理解如何在Spark作业中指定JAR包版本也是十分重要的。本文将详细介绍如何在ODPS上运行Spark任务并指定所需的JAR包版本，并且将提供一些示例代码。
## 什么是ODPS和Spark？
OD
原创
2024-10-09 04:19:42
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# Spark on YARN 指定 JAR 包配置指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，而 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 则是一个通用的资源管理平台。在本篇文章中，我将教你如何在 Spark on YARN 中配置指定的 JAR 包。通过这篇文章，你将学习到整个流程的步骤，以及每一步的实现细节。
## 整体流程
原创
2024-10-15 04:19:12
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Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。我们需要根据不同的业务场景以及数据情况，对Spark作业进行综合性的分析，然后进行多个方面的调节和优化，才能获得最佳性能。一、开发调优主要包括，RDD lineage设计，算子的合理使用，特殊操作的优化等。原则一：避免创建重复的RDD通常的spark作业流程: 基于某个数据源创建初始RDD，接着执行某个算子
提交spark任务使用spark-submit提交并运行spark任务。例：spark-submit --master local[2] \
--name appName \
--class 主类的全路径 \
/home/hadoop/lib/mySpark-1.0.jar \
hdfs://hadoop001:9000/input/ hdfs://hadoop001:9000/output/加入
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2024-05-17 11:33:31
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在Spark的bin目录下有一个spark-submit脚本，它可以向所有支持的资源调度系统中提交应用而无需特殊的配置(如Standalone, yarn, mesos, k8s等)。这个spark-submit非常重要，无论是开源调度框架Oozie还是Spark Rest管理系统livy，底层都是基于这个spark-submit来进行作业提交的。1 构建应用依赖如果你的代
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2024-06-07 18:01:45
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Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（HDFS、Amazon S3）中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
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2023-07-12 10:10:20
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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1、生成票据
1.1、创建认证用户
登陆到kdc服务器，使用root或者可以使用root权限的普通用户操作：
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2023-07-12 08:35:31
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