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????Spark是一個(gè)用于大數(shù)據(jù)處理的開源框架，它是用Scala編寫的，而Scala是一種運(yùn)行在Java虛擬機(jī)（JVM）上的編程語(yǔ)言，因此它依賴于Java的運(yùn)行環(huán)境。所以首先需要安裝JDK（JavaTM Platform Standard Edition Development Kit），并將環(huán)境變量配置好。 可參考我的另一篇博客： 1.下載Spark ?
函數(shù)簽名：def collect(): Array[T] 功能說(shuō)明：收集每個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)，以數(shù)組Array的形式封裝后發(fā)給driver。設(shè)置driver內(nèi)存：bin/spark-submit --driver-memory 10G(內(nèi)存大?。?注意：collect會(huì)把所有分區(qū)的數(shù)據(jù)全部拉取到driver端，如果數(shù)據(jù)量過(guò)大，可能內(nèi)存溢出。 圖1 結(jié)果 圖2 結(jié)果 返回RDD中元素的
最近需要完成數(shù)據(jù)課程的作業(yè)，因此實(shí)踐了一下如何安裝并配置好spark 由于我想要將hadoop和spark一起使用，因此必須確定好spark的版本 Spark和Hadoop版本對(duì)應(yīng)關(guān)系如下： Spark版本 Hadoop版本 2.4.x 2.7.x 3.0.x 3.2.x 可進(jìn)入終端查看Hadoop版本 我這里的版本是2.7.1，因此選擇下載2.4版本的
?? 博主簡(jiǎn)介 ?? 作者簡(jiǎn)介：大家好，我是wux_labs。?? 熱衷于各種主流技術(shù)，熱愛(ài)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、人工智能。 通過(guò)了TiDB數(shù)據(jù)庫(kù)專員（PCTA）、TiDB數(shù)據(jù)庫(kù)專家（PCTP）、TiDB數(shù)據(jù)庫(kù)認(rèn)證SQL開發(fā)專家（PCSD）認(rèn)證。 通過(guò)了微軟Azure開發(fā)人員、Azure數(shù)據(jù)工程師、Azure解決
特殊case說(shuō)明：當(dāng)任務(wù)存在掃event_log表時(shí)需注意，若對(duì)event_log表進(jìn)行了過(guò)濾，且過(guò)濾比很高，如下圖的case，input為74T，但shuffle write僅為3.5G，那么建議提高單partition的讀取數(shù)據(jù)量，將參數(shù)set spark.sql.files.maxPartitionBytes=536870912提高10倍至5368709120； 目前測(cè)試：在不手動(dòng)添加任何參數(shù)
本文記錄學(xué)習(xí)過(guò)程中Hadoop、zookeeper、spark集群搭建，主要為pyspark庫(kù)服務(wù)（具體為window上pyspark環(huán)境和pyspark庫(kù)，linux上spark框架、pyspark應(yīng)用程序、pyspark環(huán)境和pyspark庫(kù)）。pyspark環(huán)境是用anaconda3搭建的環(huán)境。pyspark應(yīng)用程序，是安裝spark集群里面自帶的，提供一個(gè)python解釋器環(huán)境來(lái)執(zhí)
Spark Standalone的PySpark的搭建----bin/pyspark --master spark://node1:7077 Spark StandaloneHA的搭建—Master的單點(diǎn)故障(node1，node2)，zk的leader選舉機(jī)制，1-2min還原 【scala版本的交互式界面】bin/spark-shell --master xxx 【python版本交互式界面】bin/pyspark --master xxx 【提交任務(wù)】bin/spark-submit --master xxxx 【學(xué)
spark有四種部署方式：Local，Standalone，Spark on Mesos，Spark on yarn。第一個(gè)為單機(jī)模式，后三個(gè)為集群模式。 spark-shell支持python和scala，這里使用python。 1.啟動(dòng)pyspark環(huán)境 在spark安裝目錄下 進(jìn)入之后，如下圖：? 2.編寫程序 新建代碼文件WordCount.py，并編寫程序 運(yùn)行代碼：python3 Wor
ctrl+shift+P 打開設(shè)置 輸入snippets，選擇配置用戶代碼片段[Snippets: Configure User Snippets] 輸入JavaScript，選擇JavaScript.json 把這段代碼替換進(jìn)去 使用，在js語(yǔ)句前打出JSNoteTitle 回車，就出現(xiàn) 如下
? 在當(dāng)今的數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了無(wú)處不在的關(guān)鍵資源。大數(shù)據(jù)的崛起為企業(yè)提供了無(wú)限的機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。為了有效地處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，必須依靠強(qiáng)大的工具和技術(shù)。在本文中，我們將探討Python在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹Hadoop、Spark和Pysp
