Spark提交任务

原创

谁伴我闯荡 2016-07-06 10:59:05 博主文章分类：SPARK ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者谁伴我闯荡的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

1. Spark提交任务

./spark-submit --class "com.prime.dsc.mention.main.WordCountForSpark" --master spark://DEV-HADOOP-01:7077 /data/server/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6/sparkJar/PRIME_DSC_Mention-1.0.0-SNAPSHOT.jar

2. Spark本地运行

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("wordCountForSpark").setMaster("local");

3. Myeclipse打Jar包

1) Maven clean

2) Maven install

3) 在target目录下拷贝.jar文件即是需要的Jar包

上一篇：Java实现KMP算法

下一篇：Spark提交任务

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

使用 Ubuntu 在本地部署运行Ollama

如果你想运行自己的大型语言模型，比如 ChatGPT，你很幸运。到目前为止，Ollama 是我的最爱之一。在本教程中，我们将在您的 Ubuntu 机器上使用 WebUI 设置 Ollama。这是运行自己的 LLM 进行学习和实验的好方法，而且它是私有的——所有这些都在你自己的机器上运行。Ubuntu 系统系统使用：buntu 24.04 LTS。默认系统没有安装其他软件，可以涵盖你可能需要的依赖

docker Ollama API Nvidia Container Too 本地 LLM Ubuntu
使用docker-compose运行本地镜像

使用docker-compose运行本地镜像

docker 命令行 redis
Spark学习--1.Spark概述

1.1 Spark 是什么 Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark or Hadoop Hadoop 的MR框架和Spark框架都是数据处理框架，那么我们在使用时如何选择呢？ 1.Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多并行运行的数据可复用场景（如：机器学习

Hadoop 大数据 spark
idea本地运行spark任务

# 实现idea本地运行spark任务## 1. 流程概述为了实现在idea中本地运行spark任务，我们需要按照以下步骤进行操作：| 步骤 | 描述 ||---|---|| 1 | 配置开发环境 || 2 | 添加Spark依赖 || 3 | 编写Spark任务 || 4 | 运行Spark任务 |下面我们将逐步详细介绍每个步骤所需要做的事情以及相应的代码。## 2

spark Scala 开发环境
本地spark任务怎么查看运行状态

## 本地spark任务怎么查看运行状态在使用Spark进行大数据处理时，有时候我们需要查看任务的运行状态，以便及时了解任务的进度和状态。本文将介绍如何在本地模式下通过Spark UI来查看任务的运行状态，并提供代码示例。### 1. 准备工作首先，确保已经安装了Spark，并且可以通过命令行启动Spark应用程序。接下来，我们将编写一个简单的Spark应用程序来演示如何查看任务的运行

应用程序 spark UI
spark 任务运行原理

调优概述在开发完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，

spark 数据持久化
spark任务运行模式

# 实现"spark任务运行模式"教程## 关系图```mermaiderDiagram PARTICIPANT ||--o| TASK```## 类图```mermaidclassDiagram class PARTICIPANT { name: string age: int } class TASK {

spark 运行模式开发者
本地idea跑spark任务

# 如何在本地IDEA中运行Spark任务在大数据的世界中，Apache Spark是一个强大的引擎，支持大规模的数据处理。对于刚刚入门的开发者来说，理解如何在本地环境中使用IDEA运行Spark任务是一个重要的基础。本文将为你详细介绍这一过程，帮助你快速上手。## 流程概述以下是运行Spark任务的主要步骤：| 步骤 | 描述 |

Scala spark Java
spark本地运行模式

spark本地运行模式

local spark 运行模式
spark 本地idea运行

# Spark本地IDEA运行指南## 简介本文将教给初学者如何在本地IDEA中运行Spark应用程序。Spark是一个强大的分布式计算框架，通过在集群上并行计算，提供了快速且可扩展的数据处理能力。在本地IDEA环境中运行Spark可以帮助开发者快速验证代码逻辑，进行调试和开发。## 准备工作在开始之前，确保您已经完成以下准备工作：1. 安装Java Development Kit

spark 应用程序 Java
spark Windows本地运行

## 在Windows上本地运行Apache Spark的步骤指南Apache Spark是一种快速、通用的分布式计算引擎，广泛用于大数据处理和分析。对于刚刚入行的小白而言，在Windows上设置Spark环境可能显得有些复杂。本文将一步一步指导你完成这一过程，帮助你成功在本地运行Spark。### 整体流程首先，我们来看一下在Windows上本地运行Apache Spark的流程：

Apache Java Windows
本地模式运行spark任务 spark local模式运行

Spark运行模式Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境，也是很方便部署的。local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地还分

本地模式运行spark任务大数据运维 shell SPARK
本地运行spark程序怎么查看任务 spark数据本地性

场景： Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数

本地运行spark程序怎么查看任务大数据 python 数据库数据
本地spark任务怎么查看运行状态 spark数据本地性

Spark在Driver上会对Application的每一个Stage的Task进行分配前，都会计算出每个Task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的Task分配算法会让每个Task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样不用在网络间传输数据，因此在DAG划分Stage分配Task任务时候就确定好了数据本地性。但通常来说，很有可能因为节点A的计算资源和计

本地spark任务怎么查看运行状态 Spark 数据本地性数据获取数据
spark运行任务日志到处到本地 spark任务执行流程图

1、概述为了更好地理解调度，我们先看一下集群模式的Spark程序运行架构图，如上所示：2、Spark中的基本概念 1、Application：表示你的程序 2、Driver：表示main函数，创建SparkContext。并由SC负责与ClusterMananger通信，进行资源的申请，任务的监控和分配。程序执行完毕后，关闭SparkCont

spark运行任务日志到处到本地应用程序初始化 spark
spark任务本地调式

Spark源码编译与本地调试环境搭建前置准备工作Spark 源码编译Spark-1.2.3 源码编译Spark-2.2.4 源码编译源码阅读环境搭建最近开始读《深入理解Spark·核心思想与源码分析》，书是16年出版的，基于 Spark1.2 版本进行讲解。刚开始感觉Spark版本有点老，读了三章后发现作者思路清晰，可学习的地方很多。想要本地方便地阅读和调试源码，需要在本地IDE顺利bu

spark任务本地调式 spark 源码编译 maven
shell脚本spark本地模式运行 shell脚本提交spark任务

本文主要分析spark-shell脚本的运行逻辑，涉及到spark-submit、spark-class等脚本的分析，希望通过分析脚本以了解spark中各个进程的参数、JVM参数和内存大小如何设置。spark-shell使用yum安装spark之后，你可以直接在终端运行spark-shell命令，或者在spark的home目录/usr/lib/spark下运行bin/spark-shell命令，这

shell脚本spark本地模式运行大数据 shell java SPARK
spark本地计算模式 spark 本地运行

本文主要记录windows系统上安装spark，scala，和intelj IDEA，并实现本地spark运行。同时介绍了利用maven构建工具对spark工程构建的方法。本地运行需要本地安装scala，spark，hadoop。而如果利用maven构建工具则只需要再maven的pom.xml配置好需要的scala，spark，hadoop版本信息，构建时自动导入相应依赖，常用于企业级的项目开发中

spark本地计算模式 spark scala intellij-idea hadoop
windows spark本地运行 spark本地模式

安装部署之前，先来看看为什么要安装它这个版本！！！我们安装的是 Spark2.2.0 目前企业中使用最多的稳定版使用Apache版还是CDH版?1.Apache版直接下载官方编译好的基于Apache Hadoop的Spark即可2.自己下载S

windows spark本地运行 spark hadoop SPARK
spark Windows本地运行 spark本地模式运行的条件

大数据面试---------Spark进阶（记得收藏，防丢失）一、Spark的几种部署模式，每种模式的特点？答：本地模式：Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分为三类：1.local:只启动一个executor（执行）2.local[x]:启动x个executor3.local[*

spark Windows本地运行 spark big data hadoop 数据

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯