# Spring 启动 Spark 的简单介绍
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常受欢迎的分布式计算框架。它具有卓越的计算性能和多样的数据处理能力，广泛用于数据分析、机器学习和实时数据处理。而 Spring 是一个强大的 Java 开发框架，可以极大地简化企业级应用程序的开发。将这两者结合在一起，可以让我们在一个统一的环境中运行 Spark 作业，充分利用 Spring 的依
六、配置文件加载SpringBoot 启动会扫描以下位置的application.properties或者application.yml文件作为SpringBoot的默认配置文件file：./config/file: ./classpath: /config/classpath: /以上按照访问优先级从高到底的顺序，将所有位置的文件都会被加载，高优先级的配置会覆盖掉低优先级的内容我们也可以通过配置
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2023-10-12 22:02:31
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因项目需要，以http请求调用spark api，并以集群模式运行。（因踩坑掉了几根头发，所以特此记录。。。）一、项目测试环境1、jdk1.82、spark 2.3.13、idea、win10、centos7我是win10，在idea上启动的项目，然后起了3个虚拟机二、创建并配置SpringBoot项目1、创建springboot项目（略）。2、添加pom依赖，我所使用
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2023-06-11 15:05:31
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启动spark注：必须先启动Hadoop，但只启动hdfs即可，不用start-all，使用start-dfs.sh即可检查jps在Master节点上出现了NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode；在主节点启动：cd /usr/data2/program/spark/spark/sbin/./start-all.sh检查jps在Master节点上出现了M
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2024-03-12 13:27:09
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本期内容：
1. Receiver启动的方式设想
2. Receiver启动源码彻底分析
1. Receiver启动的方式设想
Spark Streaming是个运行在Spark Core上的应用程序。这个应用程序既要接收数据，还要处理数据，这些都是在分布式的集群中进行的，应该启动多个Job，让它们
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2023-08-22 19:52:12
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上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况，这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署；Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式，可使用本地模式运行、可使用伪分布式模式运行、使用分布式模式也存在多种模式如：Spark Mesos模式、Spark YARN模式；Spark Mesos模式：官方推荐模式，通用集群管理，有两种调度
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2023-06-07 19:25:00
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Spark运行模式有5种：1）local本地模式或者开发测试模式,./bin/pyspark \
--master local[4] \
--name spark001通过$SPARK_HOME/bin/pyspark --help 可查看帮助2）standalonestandalone为spark自带集群管理，分为master和worker节点。首先配置conf/slaves.teml
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2023-09-20 16:34:07
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1. 4种运行模式概述图(1) local 本地模式该模式主要用作测试用，一般编写的 spark 程序，将 master 设置为 local 或者 local[n]，以本地模式运行，所有的代码都在一个 Jvm 里面。(2) 伪分布式模式该模式所有的 Driver 和 Executor 都运行在同一台机器，在单机上模拟集群环境，和 Standalone 模式运行过程大致相同。(3)&nbs
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2023-06-11 15:56:37
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# Spark启动
Apache Spark是一个通用的大数据处理框架，可以处理大规模数据集并提供高效的分布式计算能力。在使用Spark之前，我们需要了解如何启动Spark并配置运行环境。本文将介绍Spark的启动过程，并提供一些代码示例。
## 安装Spark
在开始之前，我们需要先安装Spark。Spark可以在官方网站上下载，同时还需要安装Java和Scala的运行环境。
## 启动
原创
2023-07-22 03:53:18
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1.启动spark和Hadoop#根目录下启动Hadoop集群
start-all.sh在spark的sbin目录下输入sh start-all.sh2.运行Spark-Shell命令在spark/bin目录下，执行Spark-Shell命令进入Spark-Shell交互式环境spark-shell --master<master-url>上述命令中，--master表示指定当前连接的
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2023-09-25 17:33:25
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su hadoopstart-dfs.shstart-yarn.shsu tqcstart-master.shstart-slaves.sh
原创
2021-08-04 10:37:38
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# 如何启动 Spark
在现代大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。对于初学者而言，掌握如何启动 Spark 是迈向开发的第一步。本文将通过一个流程图和详细代码，教你如何在本地环境中启动 Spark。
## 启动 Spark 的流程
以下是启动 Spark 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-10-17 13:22:49
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Spark运行流程
看任何东西都是(知其然,再知其所以然), 我会先简单的介绍流程, 让初学者有个大概的概念,
其中有很多名称,我会在下面对其做出介绍,
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2023-08-02 14:13:42
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spark通信流程概述spark作为一套高效的分布式运算框架，但是想要更深入的学习它，就要通过分析spark的源码，不但可以更好的帮助理解spark的工作过程，还可以提高对集群的排错能力，本文主要关注的是Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。Master启动我们启动一个Master是通过Shell命令启动了一个脚本start-master.sh开始的，这个脚本的启动流程如下st
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2023-09-13 19:51:05
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一、Spark Rpc 概念Spark RPC 在1.6版本是默认基于Netty实现。主要的组件包含RpcEnv ：其实就是一个RPC的环境。 对于server side来说，RpcEnv是RpcEndpoint的运行环境。 对client side来说，通过RpcEnv可以获取RpcEndpoint引用，也就是RpcEndpointRef。 RpcEnv最常用的两个方法如下： 1） // 注册e
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2024-08-17 11:09:27
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1 standalone模式1.Driver端启动SparkSubmit进程，启动后开始向Master进行通信，此时创建了一个对象（SparkContext），接着向Master发送任务消息 2.Master接收到任务信息后，开始资源调度，此时会和所有的Worker进行通信，找到空闲的Worker，并通知Worker来拿取任务和启动相应的Executor 3.Executor启动后，开
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2024-07-27 12:38:45
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1、start-all.sh脚本，实际上执行java -cp Master 和 java -cp Worker 2、Master 启动时首先穿件一个RpcEnv对象，负责管理所有通信逻辑 3、Master 通信RpcEnv对象创建一个Endpoint，Master就是一个Endpoint，Worker可以与其进行通信 4、Worker启动时也是创建一个Rp
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2023-07-10 17:37:01
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spark常用的启动方式一、Local(本地模式) Spark单机运行，一般用于开发测试。可以通过Local[N]来设置，其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N，则默认是1个线程（该线程有1个core）。spark-submit 和 spark-submit --master local 效果是一样的，同理spark-shell 和 spark-shell --ma
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2023-08-18 11:00:54
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环境搭建自行查阅资料了解spark的部署环境，本项目是本地环境，伪分布式的。在window上使用spark必须现在本地搭建hadoop环境，具体请参考之前的文章windows上配置hadoop并通过idea连接本地spark和服务器spark搭建完spark环境后正常创建spring boot程序，在启动类生产bean：//生产bean
@Bean(name = "sc")
public Java
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2023-06-12 20:48:11
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spark在spring（Java）中的运用spark在spring（Java）中的运用转载想法总体实现导出模型在java环境使用该模型注意事项输出结果 spark在spring（Java）中的运用转载在Java Web中使用Spark MLlib训练的模型 作者：xingoo 出处：Spark MLlib之决策树（DecisioinTree） 作者：caiandyong 出处：想法问题：在假期
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2023-10-18 21:21:45
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