1 foreachRDDoutput operation算子,必须对抽取出来的RDD执行action类算子，代码才能执行。代码：见上个随笔例子2 transformtransformation类算子可以通过transform算子，对Dstream做RDD到RDD的任意操作。代码：/**
* 过滤黑名单
* transform操作
* DStream可以通过transform做RDD到RDD的
文章目录一、DStream创建1.1 RDD 队列1.2 自定义数据源1.3 Kafka 数据源1.3.1 版本选型1.3.2 Kafka 0-10 Direct模式二、DStream转换2.1 无状态转化操作2.1.1 Transform2.1.2 join2.2 有状态转化操作2.2.1 UpdateStateByKey2.2.2 WindowOperations三、DStream输出四、优
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2023-11-07 11:51:46
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一、给足资源：1、搭建集群的时候：给足SPARK_WORKER_CORES、SPARK_WORKER_MEMORY。2、提交任务的时候：生产环境中提交任务使用的是shell脚本，要根据实际的情况设置好里面的参数。/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-e
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2023-11-06 23:59:17
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目录8.3 Column 对象8.3.1 列的创建8.3.2 列的别名和转换8.3.3 添加列8.3.4 其它8.3 Column 对象导读Column 表示了 Dataset 中的一个列, 并且可以持有一个表达式, 这个表达式作用于每一条数据, 对每条数据都生成一个值, 之所以有单独这样的一个章节是因为列的操作属于细节, 但是又比较常见, 会在很多算子中配合出现8.3.1 列的创建列的创建操作主
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2023-08-21 14:37:10
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文章目录一、向Master申请启动Driver二、启动Driver三、DriverWrapper向Master申请资源(给Application) 一、向Master申请启动DriverSparkSubmit的main方法执行，首先要设置一些参数：//设置参数
val appArgs = new SparkSubmitArguments(args)接着会进行模式匹配，匹配到submit，调用su
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2023-12-15 20:26:23
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1.executor-memory
num-executor * executor-memory 即申请到的spark任务总内存量，共享资源队列情况下最好不要超过资源队列总内存的1/3-1/2。
2.executor-cores
num-executor * executor-cores 为申请到的spark任务总的CPU core数量，同样不要超过资源队列总cores的1/3-1/2。&nb
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2023-11-21 16:06:44
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本篇结构：运行架构组成运行模式介绍两个重要类 TaskScheduler 和 SchedulerBackendyarn 运行模式YARN-Client 和 YARN-Cluster 的区别一、运行架构组成Spark 运行架构主要由三部分组成：SparkContext：Spark 运行上下文，通常可以认为是 Driver 端，负责与 ClusterManager 通信，进行资源申请、认为分配和监控，
目录一、RDD 队列1. 用法及说明2. 案例实操二、自定义数据源1. 用法及说明2. 案例实操三、Kafka 数据源1. 版本选型2. Kafka 0-8 Receiver 模式 (当前版本不适用)3. Kafka 0-8 Direct 模式 (当前版本不适用)4. Kafka 0-10 Direct 模式 一、RDD 队列1. 用法及说明测试过程中，可以通过使用 ssc.queueStrea
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2023-09-22 10:10:29
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spark-submit 参数具体如下：spark-submit \
--queue ${1} \ # 指定资源队列，否则默认default
--master yarn
--deploy-mode ${2} \ # client or cluster: 选择客户端模式或者集群模式提交：决定driver 是在本地还是集群内节点：cluster模式能够降低本地压力，发挥集群服务器优势
--num-ex
troubleshooting YARN队列资源不足导致的application直接失败
现象：
如果说，你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。
你可以指定提交到某个hadoop队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。
跟大家说一个生产环境中的，给spark用的yarn资源队列的情况：5
Spark总结Spark配置函数建立连接1>SparkConf().setAppName("xxx").setMaster("local") 设置配置文件2> SparkContext.parallelize(Array(1,2,2,4),4)将数据进行4个分片，分别存在不同的集群中3> .textFile("path") 加载数据关闭连接4> SparkContext.s
静态配置Spark属性静态配置属性指的就是我们可以在代码中利用SparkCof中的set()方法来设置Spark的属性，set()方法接受接受的键值对SparkConf.set(key,value)。具体的键值对是什么，下文会有介绍。def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMast
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2023-10-09 20:10:36
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# Spark中的队列管理及应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据处理、数据分析和机器学习等领域。在使用Spark进行大数据处理时，合理管理任务队列是至关重要的。本文将探讨Spark中的队列管理，并通过实例展示如何使用Spark队列。
## 什么是Spark队列？
Spark队列是一种资源调度机制，允许用户在多个作业之间进行资源隔离和管理。在集群环境中，多
spark-submit提交任务的参数很多：Usage:
spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments]
Usage:
spark-submit --kill [submission ID] --master [
spark://...]
Usage:
spark-submit --status [submis
# 如何实现 Spark 队列选择
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。在 Spark 中，有时我们需要根据任务的优先级和资源分配需求来选择合适的队列。本文将带你了解如何实现 Spark 队列选择。
## 流程概述
实现 Spark 队列选择的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-----
# 如何使用 Spark 创建队列：新手指南
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。通过有效的资源管理，你可以更好地利用 Spark 的能力。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Spark 中创建队列，并为你提供一个详尽的步骤指南。
## 整体流程概述
创建队列的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
# Spark 指定队列：优化资源分配的策略
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它允许用户在集群上并行处理大量数据。在多用户环境中，合理分配资源是保证作业高效运行的关键。本文将介绍如何通过指定队列来优化 Spark 作业的资源分配。
## Spark 与 YARN 队列
在 Spark on YARN 模式下，可以通过 YARN 的队列系统来控制资源分配。YARN 队
spark在很多公司中都有线上应用，多是用在处理数据上面，语法相较于hadoop更加简单，而且更易理解，集群也更易管理，但是还是有很多技巧可寻，掌握这些技巧对提升工作效率来说非常重要总述：本文主讲的是client模式下的spark使用经验1：本文主讲的是client模式下的spark使用经验，spark由driver和executor组成，比如说1个driver和3个executor，driver
# 如何在Spark中指定队列
在大数据处理的过程中，使用Apache Spark对作业进行调度时，合理地指定队列可以有效地管理资源，提高作业的执行效率。本文将引导你一步一步完成这一过程。即使你是刚入行的小白，也能轻松掌握如何在Spark中指定队列。
## 流程概述
下面是实现Spark指定队列的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设置Sp
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，Spark有如下优势：Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。1. 架构及生态其架构示意
