spark环境搭建window篇安装JDK安装hadoop安装Spark安装过程出现的问题问题一错误排查问题二错误排查问题三错误排查问题四错误排查Maven整合导入依赖编辑代码设置虚拟机参数运行结果 安装JDK这里我不做展示了，老三步：下载、解压、环境变量配置。主要讲解Spark安装时的一些问题。安装hadoop这里有人会问为什么要先安装hadoop，那么可以先看下面，试着先安装Spark，运行
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2023-07-08 22:13:33
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# 如何在Windows上安装和配置Apache Spark
## 目录
- 1. 引言
- 2. 安装步骤概览
- 3. 详细步骤
- 3.1. 安装Java
- 3.2. 安装Spark
- 3.3. 配置环境变量
- 3.4. 验证安装
- 4. 结论
- 5. 示例代码
- 6. 类图与甘特图
## 1. 引言
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系
本文所使用方式为在windows独立环境中进行pyspark的开发，如需链接hdfs还是要借助虚拟机的，主要包含以下几个步骤一、windows中的环境配置1、java的安装这里建议大家选择版本较低的java版本，如果版本较高可能会出现不兼容问题，Java和hadoop的安装流程我之前的文章里面有，大家可以看一下，这里附上链接hadoop安装2、hadoop的安装hadoop安装 链接同上3、sca
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2023-10-03 14:50:32
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二，开发篇下面介绍本地spark开发的示例，虽然spark是处理大数据的，常常在大型计算机集群上运行，但本地spark方便调试，可以帮助我们学习相关的语法。打开idea, file=>new=>project=>选择scala工程，选择IDEA=>输入工程名(如test)，路径，JDK选刚刚安装的1.8，scala SDK选刚刚安装的scala-sdk-2.11.8(或者点
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2023-07-28 21:24:49
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笔者使用的开发环境是IntelliJ IDEA Community Edition 2021.3.3 scala版本是2.11.8，与Spark2.0严格对应。在maven环境中导入scala框架 导入Scala框架 导入成功后在main/java
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2023-11-14 20:34:15
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# Spark在Windows系统上的安装指南
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持多种编程语言，如Java、Scala、Python和R。本文将讲述如何在Windows系统上安装Spark，并提供相关代码示例，帮助读者快速上手Spark。
## 环境准备
在安装Spark之前，需要准备一些软件和工具：
1. **Java Development Kit (JD
pip install pyspark一、windows安装spark和hadoop1.1 运行出错spark streaming启动是被，报错：Cannot run program ”python3“D:\Python\Python39解决方案，最简单和直接的方法是在Python的目录下，把python.exe复制一份，修改名字为Python3.exe即可。1.2 代码解析 应用给入口，spar
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2023-11-12 22:52:24
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# Spark Windows实现流程
## 1. 简介
Spark是一个快速、可扩展的分布式计算系统，可以处理大规模的数据集并实现高效的数据处理。Spark提供了许多强大的功能，其中之一就是窗口函数（Window Functions），它可以对数据进行分组、排序和聚合操作。本文将介绍如何在Spark中使用窗口函数。
## 2. Spark窗口函数流程
下面是在Spark中使用窗口函数的一
原创
2023-10-12 11:33:47
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本文主要是讲解Spark在Windows环境是如何搭建的 一、JDK的安装1、1 下载JDK 首先需要安装JDK，并且将环境变量配置好，如果已经安装了的老司机可以忽略。JDK（全称是JavaTM Platform Standard Edition Development Kit）的安装，去Oracle官网下载，下载地址是Java SE Downloads 。 上图中两个用红色标记的
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2023-11-02 06:44:20
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Spark环境搭建-windows一、前置条件已安装JDK(推荐1.8版本)并设置好环境变量。二、安装SparkSpark的安装非常简单，直接去Download Apache Spark。有两个步骤：1. 选择对应的Hadoop版本的Spark版本(编号1)，如下图所示2. 下载spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.
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2023-11-14 15:16:18
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如果不需要配置本机的spark集群和hadoop集群，只需要使用spark基于local模式开发代码，则无需配置hadoop和spark。只需要指定jdk和scala的位置即可，并且通过maven的方式引入spark的源码包等。（PS:如果报错winutils.exe找不到，则需要配置hadoop路径--包含windows运行hadoop的工具https://pan.baidu.com/s/1_C
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2023-07-24 12:04:56
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Spark2.x学习笔记6、 在Windows平台下搭建Spark开发环境（Intellij IDEA+Maven）6.1 集成开发环境IDE为了方便应用程序开发与测试，提高开发效率，一般使用集成开发工具IDE。同样，为了方便Spark应用程序编写和测试，可以选择集成开发工具Intellij IDEA或Eclipse。由于Intellij IDEA对Scala更好的支持，大多Spark开发团队选择
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2023-12-10 17:04:27
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# Windows下Spark的部署指南
## 前言
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，它具有多种数据处理功能，能够在大规模数据上进行执行。在Windows操作系统上部署Spark相较于Linux系统会复杂一些，但通过以下步骤和详细的代码示例，你将能够顺利地完成Spark的部署。
## 整体流程
首先，我们先看下Windows下Spark的部署步骤：
| 步骤
Windows平台环境搭建JDK1.8-8u201Scala2.11.8spark2.2.0hadoop2.7.2sbt0.13.13.1 上面的几个软件之间相互有版本依赖关系的因此尽量要配套使用，链接：https://pan.baidu.com/s/1QEx-Q1jaRsO6-9tijw1Hdw 提取码：mnml 1. 首先安装 JDK1.JDK下载地址：点开链接你应该看到如
原创
2022-03-14 17:23:56
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Windows平台环境搭建 JDK 1.8-8u201 Scala 2.11.8 spark 2.2.0 hadoop 2.7.2 sbt 0.13.13.1 上面的几个软件之间相互有版本依赖关系的因此尽量要配套使用，链接：https://pan.baidu.com/s/1QEx-Q1jaRsO6-9tijw1Hdw 提取码：mnml...
原创
2021-05-28 22:01:03
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什么是SparkApache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习交流Qun710219868 进Qun聊邀请码填写 南风（必填）我就知
1、安装JDK这里不再赘述。2、安装Spark到官网https://spark.apache.org/downloads.html选择合适的版本下载，注意Spark与Hadoop版本选择要相对应，建议下载预编译（Pre-built）好的版本，省得麻烦 解压要需要的目录下，并配置环境变量SPARK_HOME以及在PATH下新增 %SPARK_HOME%\bin 和&
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2022-02-15 11:38:00
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本文以Scala为主来介绍Spark在Windows环境下的搭建过程，主要包括以下四个步骤：JDK的安装scala的安装Spark的下载和配置Hadoop的下载和配置。 1. JDK的安装与环境变量的设置1.1 JDK的安装 首先下载JDK（JavaTM Platform Standard Edition Development Kit），一般进入页面后，会默认显示一个最新版的JDK，
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2023-11-03 12:01:57
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# Spark Windows安装指南
## 简介
在开始讲解Spark在Windows上的安装之前，首先了解一下什么是Spark。Apache Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，它提供了丰富的API，支持在分布式环境中高效地处理大规模数据。
## 准备工作
在安装Spark之前，你需要确保以下几个前提条件已经满足：
1. Windows操作系统（推荐使用Windows 10）
2.
原创
2023-12-17 05:17:11
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Windows 平台上进行 Spark 实战的设置和应用。无论你是第一次接触 Spark，还是想要在 Windows 环境中建立一个高效的数据处理框架，希望这些内容能够帮助你快速上手。
## 环境准备
首先，我们需要为 Spark 的运行准备相关环境。下面列出了前置依赖的安装步骤和一个甘特图来帮助你规划这个过程。
### 前置依赖安装
确保你的系统已经安
