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Spark是一个用于大数据处理的开源框架，它是用Scala编写的，而Scala是一种运行在Java虚拟机（JVM）上的编程语言，因此它依赖于Java的运行环境。所以首先需要安装JDK（JavaTM Platform Standard Edition Development Kit），并将环境变量配置好。 可参考我的另一篇博客： 1.下载Spark
函数签名：def collect(): Array[T] 功能说明：收集每个分区数据，以数组Array的形式封装后发给driver。设置driver内存：bin/spark-submit --driver-memory 10G(内存大小） 注意：collect会把所有分区的数据全部拉取到driver端，如果数据量过大，可能内存溢出。 图1 结果 图2 结果 返回RDD中元素的
最近需要完成数据课程的作业，因此实践了一下如何安装并配置好spark 由于我想要将hadoop和spark一起使用，因此必须确定好spark的版本 Spark和Hadoop版本对应关系如下： Spark版本 Hadoop版本 2.4.x 2.7.x 3.0.x 3.2.x 可进入终端查看Hadoop版本 我这里的版本是2.7.1，因此选择下载2.4版本的
📋 博主简介 💖 作者简介：大家好，我是wux_labs。😜 热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。 通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。 通过了微软Azure开发人员、Azure数据工程师、Azure解决
特殊case说明：当任务存在扫event_log表时需注意，若对event_log表进行了过滤，且过滤比很高，如下图的case，input为74T，但shuffle write仅为3.5G，那么建议提高单partition的读取数据量，将参数set spark.sql.files.maxPartitionBytes=536870912提高10倍至5368709120； 目前测试：在不手动添加任何参数
本文记录学习过程中Hadoop、zookeeper、spark集群搭建，主要为pyspark库服务（具体为window上pyspark环境和pyspark库，linux上spark框架、pyspark应用程序、pyspark环境和pyspark库）。pyspark环境是用anaconda3搭建的环境。pyspark应用程序，是安装spark集群里面自带的，提供一个python解释器环境来执
Spark Standalone的PySpark的搭建----bin/pyspark --master spark://node1:7077 Spark StandaloneHA的搭建—Master的单点故障(node1，node2)，zk的leader选举机制，1-2min还原 【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 【提交任务】bin/spark-submit --master xxxx 【学
spark有四种部署方式：Local，Standalone，Spark on Mesos，Spark on yarn。第一个为单机模式，后三个为集群模式。 spark-shell支持python和scala，这里使用python。 1.启动pyspark环境 在spark安装目录下 进入之后，如下图： 2.编写程序 新建代码文件WordCount.py，并编写程序 运行代码：python3 Wor
ctrl+shift+P 打开设置 输入snippets，选择配置用户代码片段[Snippets: Configure User Snippets] 输入JavaScript，选择JavaScript.json 把这段代码替换进去 使用，在js语句前打出JSNoteTitle 回车，就出现 如下
在当今的数字时代，数据成为了无处不在的关键资源。大数据的崛起为企业提供了无限的机遇，同时也带来了前所未有的挑战。为了有效地处理和分析大规模数据集，必须依靠强大的工具和技术。在本文中，我们将探讨Python在大数据领域的应用，重点介绍Hadoop、Spark和Pysp
