在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。 Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。
Hadoop 的概念可追溯到 2003，2004 Google2篇论文(老版三辆马车)，2011年发布1.0版本，2012年发布稳定版。Hadoop 在2.0版本之前组件主要是 HDFS跟MapReduce。
Spark中资源调度是一个非常核心的模块，尤其对于我们提交参数来说，需要具体到某些配置，所以提交配置的参数于源码一一对应，掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼。由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述，更多的偏于应用。
Apache Spark是一个快速的，多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，支持迭代计算，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无论是哪种情况，都会导致Spark作业的运行效率低下，甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。
自从开发完 NebulaGraph Exchange，混迹在各个 NebulaGraph 微信群的我经常会看到一类提问是：NebulaGraph Exchange 的性能如何？哪些参数调整下可以有更好的性能？…索性来一篇文章从实测出发，和大家讲讲如何用好这个数据工具。在本文你将获得 NebulaGraph Exchange 的最佳使用姿势。
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。项目是用 Scala 进行编写。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR 等子项目，Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。 大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个好处： 1、软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层的改进中获益。 2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。 3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。 Spark 的内置项目如下：
http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#submitting-applications,
主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格，背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
得出结论, 如果计算 260G 的数据, 可能和计算 60G 的数据, 所需要的内存一样, Spark 会逐个取数据, 逐个计算, 计算完成后抛弃, 再取下一条
在哪个文件下面更改？spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录
Spark-shell 是 Spark 给我们提供的交互式命令窗口(类似于 Scala 的 REPL)
上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上
在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。
Spark的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用于在集群上启动应用程序。可以通过一个统一的接口使用 Spark 所有支持的集群管理器，因此不必为每个集群管理器专门配置你的应用程序。
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local，Standalone，yarn，mesos)，所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一，打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程，你需要将它们和你的应用一起打包，目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的，需要创建一个assembly jar或者super jar，这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了在Kerberos和非Kerberos环境下使用JAVA通过JDBC访问Hive和Impala《如何使用java代码通过JDBC连接Hive》和《如何使用java代码通过JDBC连接Impala》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Kerberos环境下使
可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。
导语：Spark 为结构化数据处理引入了一个称为 Spark SQL 的编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。
我们知道，有一些配置可以在多个地方配置。以配置executor的memory为例，有以下三种方式：
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Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型， master是集群中含有master进程的节点 slave是集群中的worker节点含有Executor进程
我们使用spark-submit时，必然要处理我们自己的配置文件、普通文件、jar包，今天我们不讲他们是怎么走的，我们讲讲他们都去了哪里，这样我们才能更好的定位问题。 我们在使用spark-submit把我们自己的代码提交到yarn集群运行时，spark会在yarn集群上生成两个进程角色，一个是driver，一个是executor，当这两个角色进程需要我们传递一些资源和信息时，我们往往会使用spark-submit的选项来进行传递。那么这些资源和信息，在使用spark-submit指定了之后，都去了哪里呢，
默认情况下，Spark程序运行完毕关闭窗口之后，就无法再查看运行记录的Web UI(4040)了，但通过 HistoryServer 可以提供一个服务, 通过读取日志文件, 使得我们可以在程序运行结束后, 依然能够查看运行过程。本篇博客，博主就为大家带来在Spark上配置JobHistoryServer的详细过程。
一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为SparkContext内部调度。之所以会出现这种情况，主要是生产中可能会希望一个SparkContext作为服
Spark有以下四种部署方式，分别是：Local，Standalone，Yarn，Mesos
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎，相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果需要使用Spark，需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
《Spark Core源码精读计划3 | SparkContext辅助属性及后初始化》
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，实际中运行计算任务肯定是使用集群模式，那么我们先来学习Spark自带的standalone集群模式了解一下它的架构及运行机制。
2、Spark Standalone 即独立模式 2.1、解压安装包到你安装的目录。 2.2、拷贝 conf 目录下的 slaves 文件，将 slave 节点的 hostname 写在文件中，每行一个。 2.3、拷贝 conf 目录下的 spark-env.sh 文件，将 SPARK_MASTER_HOST 和 SPARK_MASTER_PORT 指定。 2.4、分发你的 spark 安装目录到其他节点。 2.5、在 master 节点上执行 /opt/module/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh 来启动整个 spark 集群。 2.6、在浏览器中访问 http://hadoop102:8080 来访问你的 spark 集群 注意：如果在启动的时候出现 JAVA_HOME not set 那么可以在 sbin 目录下的 spark-config.sh 文件中输入 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 然后分发到其他节点，这样问题即可解决。
该文件在SPARK_HOME/conf/下，新安装的spark中只有spark-defaults.conf.template这个文件，改名为spark-defaults.conf即可
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最近很多球友都说在准备面试，不知道准备点啥，尤其是spark，实际上星球里浪尖分享的内容真的都掌握了，应对一般面试绝对没问题，但是遗憾的事情是很多人都是处于不会主动搜集资料，主动梳理知识，主动记忆整理知识，而是伸手要粮的境地。浪尖觉得这个是阻止你成长的罪魁祸手。前天跟朋友聚餐就说道这种情况，不努力，不加班给自己喂粮的，没有足够量和时间积累的人很难在一个领域里有所建树。
作者：肖力涛 前言 在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结，之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用，最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结。（如有任何纰漏欢迎
在前面的文章《如何在集群外节点跨网段向HDFS写数据》和《外部客户端跨网段访问Hadoop集群方式(续)》中介绍了如何在集群外的客户端节点上访问Hadoop集群，本篇文章在前面文章的基础上基于Kerberos环境的CDH集群介绍，如何在集群外客户端跨网段向Kerberos环境的Hadoop集群提交MapReduce和Spark作业。
中间层Spark，即核心模块Spark Core，必须在maven中引用。 编译Spark还要声明java8编译工具。
这里不做赘述，仅截图展示，更多详情可参考：https://docs.nebula-graph.com.cn/nebula-spark-connector/。
该文介绍了如何利用Spark Streaming进行实时数据处理，包括批处理和流处理。文章首先介绍了Spark Streaming的基本概念、适用场景、工作原理和关键概念，然后详细讲解了如何利用Spark Streaming进行批处理和流处理，以及如何处理Kafka等分布式消息队列。最后，作者提供了一些优化建议，以提升Spark Streaming的性能和稳定性。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
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3.2 Spark调度机制 Spark调度机制是保证Spark应用高效执行的关键。本节从Application、job、stage和task的维度，从上层到底层来一步一步揭示Spark的调度策略。 3.2.1 Application的调度 Spark中，每个Application对应一个SparkContext。SparkContext之间的调度关系取决于Spark的运行模式。对Standalone模式而言，Spark Master节点先计算集群内的计算资源能否满足等待队列中的应用对内存和CPU资源的需求，
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 申明：本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同学。 前言 一、背景介绍 本人目前是一名大数据工程师，项目数据50T，日均数据增长20G左右，个人是从Java后端开发，经过3个月的业余自学成功转型大数据工程师。 二、大数据介绍 大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目。
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