环境: jdk1.8、hadoop-2.7、spark-1.6、三台centos7(如下List-1所示)
Spark简介及完全分布式安装 一、Spark介绍 官方介绍： Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark Introduce Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk. Apache Spark has an advanced
介绍Spark在Win 10系统中的的安装、配置以及在分布式爬虫中的使用，Python版本为3.6.8。
网上有很多关于spark R的安装过程，但是按照那个过程总是出错。当然最常见的问题是：
Local模式就是，以一个JVM进程，去模拟整个Spark的运行环境，就是讲Master和Worker角色以线程的形式运行在这个进程中。
本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。
在Spark安装和运行时，各种配置文件需要向所有服务器发送，一个个执行SCP肯定不够优雅，做个shell解决这个问题：
作者：王远东 ，重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下，大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建，可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力，请各位客官放心，小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件（hue、flume、kafka、oozie等）的构建，后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考：大数据开发Hadoop分布式集群环境构建（1） 二 安装spar
这个比较简单，安装原生的 Python 或者 Anaconda 都可以，至于步骤这里就不多说了。
问题导读 1.spark集群能否单独运行？ 2.如何在spark中指定想编译的hadoop版本？ 3.构建的时候，版本选择需要注意什么？ 上一篇 如何查看spark与hadoop、kafka、S
在Spark安装和运行时，比如zkServer.sh start这样的命令是需要所有服务器执行的，一个个复制粘贴回车肯定不够优雅，找个shell解决这个问题：
操作系统： centos7 64位 3台 centos7-1 192.168.190.130 master centos7-2 192.168.190.129 slave1 centos7-3 192.168.190.131 slave2
书里面使用这个spark，我这里就配置一下（失败了。。。） 📷 从这里下载 https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz 📷 IDM真不是和你吹牛，飞快 📷 本来不想用conda，可是看见都把我的环境占了 就用它 📷 我有两个版本的Py conda install jupyter 先安装一下jupyter，conda里面没有 📷 装好有这个 📷 安装的速度有些慢 conda in
从物理部署层面上来看，Spark主要分为两种类型的节点，Master节点和Worker节点，Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。
比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因： 如果集群中也配置HADOOP_HOME，那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件，当你执行这两个文件，系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了，当然，不修改的话，你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件，这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。
安装spark到/usr/local/ terminal中定位到spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz目录，移动spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz到/usr/local
安装流程可借鉴此处，同理spark安装也可借鉴此处 具体参考：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hbase/
本文主要介绍了如何通过Apache Spark和Scala在Hadoop集群上实现基于文本的流式处理。首先介绍了Apache Spark和Scala的基本概念，然后详细讲解了如何利用Spark和Scala实现WordCount和FizzBuzz的示例。最后，介绍了一些实践经验，包括如何配置Hadoop和Spark环境、使用Eclipse和Maven构建Scala应用程序以及使用Kafka进行数据流处理等。
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
scala语言编写，提供多种语言接口，需要JVM。官方为我们提供了Spark 编译好的版本,可以不必进行手动编译。
上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
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export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_261
◆ 注意spark中IP与端口号的配置,以免UnknownHostException
在安装Spark之前，我们需要在自己的系统当中先安装上jdk和scala ，以及spark的下载链接， JDK：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html scala：http://www.scala-lang.org/download/ 安装JDK 首先我们先来安装jdk, 在如下的目录创建一个jdk文件夹： sudo mkdir /usr/lib/jdk 用这条语句来创建jdk
默认情况下，我们使用SparkConf()创建一个SparkConf对象时，它会加载spark.*名称的java文件中的变量作为配置文件信息。此外，我们可以设置一些参数来修改其行为。
命令解释： spark-submint ：提交命令，提交应用程序,该命令在spark安装目录下的bin底下 –class org.apache.spark.examples.SparkPi：应用程序的主类 –master spark://aliyun:7077 ：运行的master /root/app/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.3.jar：jar包所在路径
本篇博客，博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行…话不多说，直接上车！
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spark默认使用的Python版本为2，可以修改.bashrc文件让spark默认使用python3。修改.bashrc增加如下行：
图计算是研究客观世界当中的任何事物和事物之间的关系，对其进行完整的刻划、计算和分析的一门技术。图计算依赖底于底层图数据模型，在图数据模型基础上计算分析Spark是一个非常流行且成熟稳定的计算引擎。下面文章从ONgDB与Spark的集成开始【使用TensorFlow等深度学习框架分析图数据的方案不在本文的讨论范围，仅从图数据库领域探讨与Spark的集成是一个比较流行的方案，可以做一些基础图数据的计算与预训练提交给TensorFlow】，介绍一下具体集成实施方案。下载案例项目源代码可以帮助新手快速开始探索，不必踩坑。大致流程是先在Spark集群集成图数据库插件，然后使用具体API构建图数据分析代码。
Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段，第一个是Zookeeper集群的搭建，第二是Hadoop集群的搭建，第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本 1. jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 2. scala-2.11.0.tgz 3. zookeeper-3.4.7.tar.gz 4. hadoop-2.7.
上一篇《大数据最火的Spark你确定不来了解一下吗？（1）》给大家详细介绍了Spark，下面教给大家怎样去搭建Spark的环境.
集群机器规划 三台机器的操作系统全部为CentOS7.2. 主机名称 IP地址 master 192.168.1.106 slave1 192.168.1.107 slave2 192.168.1.108 其中master为hadoop的namenode，slave1和slave2为hadoop的datananode。如果安装spark的话，master、slave1和slave2都是worker。 环境准备 设置IP地址 在我们进入安装之前，首先要把服务器的网络、安全和登录等配置设
首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下：
官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载
用过sparkstreaming的人都知道，当使用sparkstreaming on yarn模式的时候，如果我们想查看系统运行的log，是没法直接看的，就算能看也只是一部分。 这里的log分： （1） 下面会介绍下如何使用： streaming项目中的log4j使用的是apache log4j sparkstreaming项目可以单独提交某个job的log4j文件，这样就能定制每个job的log输出格式，如果提交的时候不提交log4j文件,那么默认用的是spark安装目录下面的log4j文件。 看下我们l
scala 2.11.12 下载：https://www.scala-lang.org/download/
在本系列博客中。为了解析一些概念、解析一些架构、代码測试。搭建了一个实验平台。例如以下图所看到的：
Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种计算模型。那到底是什么，可能还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
最近由于一直work from home节省了很多上下班路上的时间，加上今天的LeetCode的文章篇幅较小，所以抽出了点时间加更了一篇，和大家分享一下最近在学习的spark相关的内容。看在我这么拼的份上，求各位老爷赏个转发。。。
Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html
什么是Spark Apache 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。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
1、下载搜狗日志文件： 地址：http://www.sogou.com/labs/resource/chkreg.php 2、利用WinSCP等工具将文件上传至集群。 3、创建文件夹，存放数据： mkdir /home/usr/hadoopdata 4、将搜狗日志数据移到（mv命令）3中创建的目录下，并解压 5、查看解压后文件格式 file SogouQ.sample 显示： 不是UTF-8，用head/cat命名查看，中文乱码（影响后续进程），需对文件格式进行转换： iconv -f gb2312 S
Spark是一个快速、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一个统一的编程模型，可以处理各种数据源，包括Hadoop HDFS、Hive、Cassandra、HBase等。本文将介绍Spark的基本概念和使用方法，帮助初学者快速入门。
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
什么是Spark Apache 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。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
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