1 执行第一个Spark程序该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI/home/hadoop/software/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://harvey:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2
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2023-09-04 11:12:50
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1、懒执行数据从源头到处理，并不是每一步操作都会立刻执行。在spark操作方法中，分为Transformation与Action两类操作。 transformation：一个方法由RDD调用，执行后产生另一个RDD。 Action：一个方法由RDD调用，执行后不是产生另一个RDD，而是产生一个非RDD的结果，例如collect，count。Tra
原创
2023-08-06 11:54:26
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spark on yarn 资源调度流程cluster模式为例:客户端向ResourceManager发送请求,ResourceManager返回applicationID和要上传的hdfs目录客户端将jar包和配置文件上传到hdfs指定目录客户端向ResourceManager申请资源来启动ApplicationMasterRM找一台资源充足的NM,进行通信,NM通过rpc的方式从hdfs上下载
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2023-09-23 21:00:44
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## 查看 Spark 执行过程的步骤
整体流程如下图所示：
```mermaid
flowchart TD
A(创建 SparkSession) --> B(读取数据)
B --> C(转换数据)
C --> D(执行操作)
```
### 步骤一：创建 SparkSession
首先，我们需要创建一个 SparkSession，它是 Spark 应用程序的入口点
原创
2023-11-06 06:33:26
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# Spark SQL 执行过程
Spark SQL 是 Apache Spark 提供的一种高级数据处理引擎，用于处理大规模的结构化和半结构化数据。Spark SQL 可以通过编程接口或者 SQL 查询来进行数据分析和处理。本文将介绍 Spark SQL 的执行过程，并通过代码示例来说明。
## Spark SQL 执行过程概述
Spark SQL 的执行过程可以分为以下几个主要步骤：
Spark的基本概念：（1）Application：表示你的应用程序（2）Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext（3）Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，并
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2023-08-08 13:13:52
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Spark 执行流程 解析1、我们提交Spark程序通过 spark-submit (shell）提交到Spark集群中 我们提交程序后 会创建一个Driver 进程2、Driver 构造SparkConf 初始化SparkContext ，SparkContext 构建 DAGScheduler和TaskScheduler3、TaskSched
今天的主要内容有：Linux下使用定时器crontabLinux下如何编写Perl脚本在Java程序中调用Linux命令实例：每天0点30分执行Spark任务 1. Linux下使用定时器crontab1、安装yum -y install vixie-cron
yum -y install crontabs2、启停命令service crond start //启动服务
service
从《Spark SQL实现原理-逻辑计划的创建》一文我们知道，通过创建和操作Dataset会创建一个逻辑计划树。但在创建逻辑计划树时有些属性的类型等信息，此时并不知道，把这些属性称为未解析的（Unresolved）。逻辑计划的分析这一步就是要处理这些未解析的属性，并使用合法性检查规则对表达式的合法性进行检查。实现层面，Spark SQL使用Catalyst逻辑计划分析规则和一个Catalog对象跟
## 如何实现“hive on spark 查看执行过程”
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start-->A(准备工作);
A-->B(创建Hive表);
B-->C(将Hive表注册为Spark临时表);
C-->D(在Spark中执行查询);
D-->End;
```
### 2. 步骤表格
| 步骤 |
# Spark SQL 的执行过程
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，提供了丰富的编程接口。其中，Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的重要组件，它能够方便地执行 SQL 查询，并与其他 Spark 组件无缝集成。那么，Spark SQL 的执行过程到底是怎样的呢？本文将详细介绍 Spark SQL 的执行过程，并提供代码示例。
## Spark SQL
本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark任务执行过程进行尽可能好理解的解析1.两个重要的主角在spark中，有两个重要的主角是绕不开的，driver和executor，他们的结构呈一主多从模式，driver就是那个单身狗，控制欲很强，权利也很大，每天独自一人没别的事，就想法设法的指挥着手下一堆execu
极简版：1，Driver端向Master发送任务信息2，Master接收到任务信息后，把任务信息放到一个队列中3，Master找到比较空闲的Worker，并通知Worker来拿取任务信息4，Worker向Master拿取任务信息，同时启动Executor子进程5，Executor启动后，开始向Driver端反向注册6，Driver开始向向相应Executor发送任务（task）7，Executor
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2023-06-20 09:30:47
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spark在Yarn上的资源调度和任务调度目录spark在Yarn上的资源调度和任务调度一、spark的执行架构二、spark on yarn的资源调度(申请资源)1、spark on yarn client模式的执行流程图2、spark on yarn cluster模式三、spark on yarn的任务调度(执行task)1、宽依赖和窄依赖2、任务调度解释说明3、资源调度和任务调度的执行流程
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2023-07-18 22:27:13
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经过前面介绍在创建Sink后，会调用sessionState.streamingQueryManager.startQuery()创建并启动流。
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2021-07-29 16:52:33
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综述Driver端 Driver端初始化构建Accumulator并初始化 同时完成了Accumulator注册：Accumulators.register(this) 同时Accumulator会在序列化后发送到Executor端Driver接收到ResultTask完成的状态更新后，会去更新Value的值 然后在Action操作执行后就可以获取到Accumulator的值了Executo
应用举例及流程概述//初始化SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("example").master("local").getOrCreate()
val person = spark.read.text("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(" "
Spark运行过程Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。Spark大致运行流程：1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executo
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2023-08-28 22:42:51
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本文旨在记录自己所学的大数据知识。本文素材来源于李智慧老师的《从0开始学大数据》，李老师讲的大数据课程既有教相关知识的，也有教我们如何学习，如何思考的，讲的非常好。 Spark 也遵循移动计算比移动数据更划算这一大数据计算基本原则 相关概念：计算阶段，依赖关系，DAG,Spark应用，任务集合 一、Spark的计算阶段1、Spark计算本质上也是Map和reduce组
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2023-09-23 20:23:11
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Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。这是一个简单的Spark教程，介绍了Spark核心编程的基础知识。工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集。其原因是，Hadoop框架是基于简单的编程模型（MapReduce），并且它使用的计算解
