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今天学习一个spark视频，在启动StandAloneHa模式的时候，发现workers为0，而且spark两个master的状态都为standby，找了很久，才知道我用的spark3.2 最低支撑的zookeeper版本为3.5.x,而且zookeeper的安装包是需要带bin的那个包，例如apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz
这是zookeeper下载的地址：zookeeper下载地址
我自己用的是3.6.3版本文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-574263.html
下图为解决后的样子
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1. Spark RDD是什么 RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是一个不可变的分布式对象集合，是Spark中最基本的数据抽象。在代码中RDD是一个抽象类，代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中
人生很长，不必慌张。你未长大，我要担当。 传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。 RDD是Spark提供的最重要的抽象概念
分布式训练相关基本参数的概念如下: Definitions Node - A physical instance or a container; maps to the unit that the job manager works with. Worker - A worker in the context of distributed training. WorkerGroup - The set of workers that execute the same function (e.g. trainers). LocalWorkerGroup - A subset of the workers in the worker g
rdd（resilient distributed dataset）叫做弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象。 代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 1.1.1 rdd类比工厂生产 1.1.2 wordcount工作流程 1、一组分区（partition），即是数据集的基本组成单位，
配置好IP vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 修改主机名 vi /etc/hostname 做好IP映射 vim /etc/hosts 关闭防火墙 systemctl status firewalld systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 配置SSH免密登录 ssh-keygen -t rsa 下载Scala安装包 配置环境变量 添加如下配置 使环境生效 验证 Spark官网 解压 上
文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州 ⚪ 了解Spark的RDD结构； ⚪ 掌握Spark的RDD操作方法； ⚪ 掌握Spark的RDD常用变换方法、常用执行方法； 初学Spark时，把RDD看做是一个集合类型（类似于Array或List），用于存储数据和操作数据，但RDD和普通集合的区别
在 Apache Spark 中，Master 和 Worker 之间通过心跳机制进行通信和保持活动状态。下面是 Master 和 Worker 之间心跳机制的工作流程： Worker 启动后，会向预先配置的 Master 节点发送注册请求。 Master 接收到注册请求后，会为该 Worker 创建一个唯一的标识符（Worker ID）并将其信息保存在
apache-hive-3.1.3-bin.tar spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz hadoop-3.1.3.tar.gz 在hdfs上新建 spark-history（设置权限777），spark-jars文件夹 上传jar到hdfs 链接hadoop中的文件 ln -s 源文件名 新文件名 链接hive中的文件 ln -s 源文件名 新文件名 链接hadoop中的文件 ln -s 源文件名 新文件名
前言：七八九用于Spark的编程实验 大数据开源框架之基于Spark的气象数据处理与分析_木子一个Lee的博客-CSDN博客_spark舆情分析 目录 实验环境： 实验步骤： 一、解压 二、配置环境变量： 三、修改配置文件 1.修改spark-env.sh配置文件： 2.修改配置文件slaves: 3.分发配置文件：
1、Spark是Hadoop生态（ B ）组件的替代方案。 A. Hadoop B. MapReduce C. Yarn D．HDFS 2、以下（ D ）不是Spark的主要组件。 A. Driver B. SparkContext C. ClusterManager D. ResourceManager 3、Spark中的Executor是（ A ）。 A．执行器 B．主节
