一、概述关于Spark是什么、为什么学习Spark等等，在这就不说了，直接看这个：http://spark.apache.org，我就直接说一下Spark的一些优势： 1、快与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。2、易用Spar
翻译：http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html#standby-masters-with-zookeeper将Spark Standalone安装到群集1.编译源码2.直接下载手动启动集群启动master节点./sbin/start-master.sh 一旦开始, master 将输出 spark://HOST:P
目录背景准备工作主要流程效果截图主要代码外部引用 背景一直很好奇web后台如何启动Spark应用程序，查找Api后发现可以使用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher来做到这一点。我想得动手测试一下，而且要做的体面一些，所以搞个简易的web工程吧，顺便学习熟悉一下使用springboot框架。在这里将整个折腾的过程记录下来准备工作1. 搭建hadoop集群，
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2023-12-20 15:50:26
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Spark版本：1.6.2 简介：本文档简短的介绍了spark如何在集群中运行，便于理解spark相关组件。可以通过阅读应用提交文档了解如何在集群中提交应用。组件spark应用程序通过主程序的SparkContext对象进行协调，在集群上通过一系列独立的处理流程运行。为了便于迁移，SparkContext可以支持多种类型的集群管理器（spark standalone、Yarn、Mesos
1.下载SparkSpark是一个独立的内存计算框架，如果不考虑存储的话，可以完全独立运行，因此这里就只安装Spark集群Spark下载地址： http://spark.apache.org/downloads.html选择好Spark和Hadoop的版本之后就可以下载了，从2.0版本开始，Spark默认使用Scala2.112.上传解压将Spa
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2023-06-06 01:05:44
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安装Scala版本选择Spark官方对配套的Scala版本有规定，所以要根据自己的实际情况来选择Scala版本。因此首先去Spark官网下载Spark，再根据要求下载对应版本的Scala。在http://spark.apache.org/docs/1.6.2/中有一句提示：Spark runs on Java 7+, Python 2.6+ and R 3.1+. For the Scala AP
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2023-09-28 00:38:40
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一、Spark的概述： spark是什么 spark是基于内存的计算框架，计算速度非常快。如果想要对接外部的数据，比如HDFS读取数据，需要事先搭建一个 hadoop 集群。 为什么要学习spark * 1、spark运行速
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2023-12-01 11:18:43
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1.
spark集群及版本信息服务器版本：centos7hadoop版本：2.8.3
spark版本：2.3.3使用
springboot构建rest api远程提交
spark任务，将数据库中的表数据存储到hdfs上，任务单独起一个项目，解除
与springboot项目的耦合2. 构建
springboot项目2. 构建
springboot项目2.1 pom配置<properties>
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2023-11-02 13:56:23
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本文以单机的环境演示如何将Kafka和Spring集成。
单机的环境最容易搭建， 并且只需在自己的PC上运行即可， 不需要很多的硬件环境，便于学习。 况且，本文的目的不是搭建ZooKeeper的集群环境， 而是重点介绍Kafka和Spring的应用。
具体的软件环境如下：
OS: CentOS 6.4 Zookepper： zookeeper-3.4.6 Kafka：
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2024-01-29 10:42:56
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Spark Streaming一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.htmlSpark Streaming是Spark Core功能拓展，可以实现数据流的可扩展、高吞吐、容错处理。SparkStreaming处理的数据可以来源于多种数据源（如:Kafka、Flume、TCP套接字），这些数据流经过流式
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2024-09-06 14:37:48
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第四章 Spark Standalone集群Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理4.1 Standalone 架构Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型，master是集群
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2024-02-14 21:22:21
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简介：Jedis：一个轻巧的 Redis Java 客户端。易于使用且兼容目前的各Redis版本。 今天带大家入个门，讲讲SpringBoot整合Jedis的步骤，以及Redis支持的五种数据类型在Jedis中怎么使用。 只要起步了，接下来就容易了，还不快快收藏起来。知识整理不易，求求你们点个赞好不好 求赞 需要RedisJedisSpringBoot项目第一步：准备好环境下载并启动Re
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2023-06-13 16:14:38
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# Spark on YARN集群安装与部署
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器。将Spark与YARN集成可以更好地利用集群资源进行任务调度和执行。本文将介绍如何在YARN集群上安装和部署Spark，以实现对大数据的高效处理。
## 环境准备
在开始安装和
原创
2024-05-30 05:40:04
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创建SpringBoot项目xmemcached_springboot，添加开
原创
2023-03-02 07:10:40
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2. Spark 集群搭建目标 从 Spark 的集群架构开始, 理解分布式环境, 以及 Spark 的运行原理
原创
2021-08-27 15:35:55
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spark-day01学习笔记1、目标1、熟悉spark相关概念2、搭建spark集群3、编写简单的spark程序2、spark概述spark是基于内存的一个计算框架，计算速度非常的快。这里面没有涉及到任何存储，如果想要处理外部的数据源，比如数据在HDFS上，此时我们就需要先搭建一个hadoop集群。3、spark的特点1、速度快（比mapreduce在内存中快100倍，比在磁盘中快10倍） （1
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2024-05-07 12:17:02
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本文简短概述下spark如何在集群上运行，使得更简单地理解涉及到的组件。可以通过读”应用提交指南”来学习在一个集群上加载应用。 组件 spark应用作为独立的进程集运行在集群上，在主应用（称为驱动程序）中通过SparkContext来协调调度。 特别地，运行在集群上，SparkContext能够连接多种类型的集群管理者（spark自己的集群管理，Mesos或YARN）,实现跨应用分配资源。一旦
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2024-06-28 14:45:03
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集群模式概述该文档给出了 Spark 如何在集群上运行、使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述。通过阅读 应用提交指南 来学习关于在集群上启动应用。
组件Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行，在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调（称之为 driver 程序）。具体的说，为了运行在集群上，SparkContext 可以连接至几
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2024-02-26 20:34:45
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文章目录Spark集群安装部署上传并解压修改配置文件启动集群提交应用配置历史服务器配置高可用（HA）Yarn 模式 Spark集群安装部署集群规划：三台主机的名称为：hadoop102, hadoop103, hadoop104。集群规划如下：hadoop102hadoop103hadoop104Master+WorkerWorkerWorker上传并解压Spark下载地址：https://sp
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2023-11-16 21:39:38
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2. Spark 集群搭建目标 从 Spark 的集群架构开始, 理解分布式环境, 以及 Spark 的运行原理 理解 Spark 的集群搭建, 包括高可用的搭建方式 2.1. Spark 集群结构目标 通过应用运行流程, 理解分布式调度的基础概念 Spark 如何将程序运行在一个集群中? Spark 自身是没有集群管理工具的, 但是如果想要管理数以千计台机器的集群, 没有一个集群管理工具还不太现实, 所以 Spark 可以借助外部..
原创
2022-01-27 14:08:27
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