Spark有三种集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分别是standalone，YARN和Mesos。这三种模式其实都是master/slave模式。 那么在实际的项目中，我们该如何对比选择呢?
Apache Spark被称为第三代大数据处理平台，也当前应用最广泛的大数据处理方案，这篇文章将介绍如何在Linux系统（Cent OS7）上以单机模式（Stand alone）模式安装Apache Spark。当前的最新稳定版是2.3.1。
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
scala 2.11.12 下载：https://www.scala-lang.org/download/
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Spark开发测试运行环境安装 VirtualBox下载地址 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads image.png 操作系统下载地址 http:/
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
spark官网下载：http://spark.apache.org/downloads.html
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据，这样的目的是方便快速调试，而不用每写一行代码或者一个方法，一个类文件都需要打包成jar上传到linux上，再扔到正式的集群上进行测试，像功能性验证直接使用local模式来快速调测是非常方便的，当然功能测试之后，我们还需要打包成jar仍到集群上进行其他的验证比如jar包的依赖问题，这个在local模式是没法测的，还有集群运行的调优参数，这些都可以在正式仍到集群时验证。 一个样例代码如下： 如何在spark中
上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上
如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。
作者：王远东 ，重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下，大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建，可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力，请各位客官放心，小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件（hue、flume、kafka、oozie等）的构建，后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考：大数据开发Hadoop分布式集群环境构建（1） 二 安装spar
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
本文介绍了如何在Windows操作系统上通过浏览器来远程访问Linux服务器上的Jupyter Notebook，以便进行Python和Spark编程。首先介绍了安装和配置Jupyter Notebook和Spark的必要步骤，然后阐述了如何在浏览器中访问Linux服务器上的Jupyter Notebook。
2.所有操作都是使用root用户去操作。也可以使用其他用户，非root的话要注意操作的权限问题。
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
1、存储系统 如果可以的话，把Spark的hadoop的节点安装在一起，最容易的方式是用standalone的模式安装，用mapred.child.java.opts设置每个任务的内存，用mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来设置map和reduce任务的最大数来分隔来这两个集群的可利用资源，也可以考虑用YARN模式。 如果不行，就在一个局域网里面。但是对于Hbase这样的低延迟的系统
Spark的部署让人有点儿困惑，有些需要注意的事项，本来我已经装成功了YARN模式的，但是发现了一些问题，出现错误看日志信息，完全看不懂那个错误信息，所以才打算翻译Standalone的部署的文章
使用 Dockerfile、Docker Compose 构建 Spark集群环境，方便以后的部署，日常开发。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
随着spark越来越流行，我们的很多组件都有可能和spark集成，比如说spark处理完的数据写入mysql，redis，或者hbase，elasticsearch，spark本身不包含db的依赖的，这就需要自己解决依赖的jar包，这里大致有两种处理思路处理依赖问题： （1）使用maven将整个依赖打成一个fat的jar，这样所有的依赖都会在一个jar包，这样的好处就是一个jar包包含所有依赖，不需要额外考虑依赖的问题，但是弊端也非常明显如果依赖多的话jar包的体积会非常大超过100M都很正常
终于开始看Spark源码了，先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东，其实里面还是有很多知识点的。另外，从启动脚本入手，是寻找代码入口最简单的方法，很多开源框架，其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么？ Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口，你可以在里面编写spark代码，然后根据你的命令立即进行运算。这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境。 先来粗略的看一眼，
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，在这里给出以下建议。主要译自官网
已经看了大数据相关知识一阵时间了，自己也是从新手开始的，所以看了大量的大数据如何入门的技术博客、帖子等，下面记录总结下自己学习的内容。
http://spark.apache.org/ https://github.com/to-be-architect/spark
部署spark2.2集群on Yarn模式的前提，是先搭建好hadoop集群环境，请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群》一文，将hadoop集群环境部署并启动成功；
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，浪尖在这里给出以下建议。 一，存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统（例如Hadoop文件系统或HBase）中读取输入数据，所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点，同时配置好Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，
后续业务开发过程中，每个子业务（kudu、es、clickhouse等等）都会创建SparkSession对象，以及初始化开发环境，因此将环境初始化操作封装成工具类，方便后续使用
从物理部署层面上来看，Spark主要分为两种类型的节点，Master节点和Worker节点，Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。
提前声明： 1.我们选择目前企业中使用最多的稳定版Spark2.2.0
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
今天带来的是2022全新升级的 《Java岗面试核心MCA版》 ，这个版本里面不仅仅包含了面试题，还有更多的技术难点、 大厂算法、实战项目、简历模板 等等， 全册接近1700页 ！相比上一个版本的287页，升级了多少内容可想而知！！！
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
Spark-shell 是 Spark 给我们提供的交互式命令窗口(类似于 Scala 的 REPL)
背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。 注意：默认你的机器已有Scala环境，项目使用IDEA打开，对Sbt不做要求，因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
而我们在产品开发过程中，可能需要用到spark-sql来进行数据加工，本文就采用脚本的方式，调用spark-shell来进行数据的处理，执行需要的sql语句。
在安装Spark之前，我们需要在自己的系统当中先安装上jdk和scala ，以及spark的下载链接， JDK：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html scala：http://www.scala-lang.org/download/ 安装JDK 首先我们先来安装jdk, 在如下的目录创建一个jdk文件夹： sudo mkdir /usr/lib/jdk 用这条语句来创建jdk
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》，已经成功安装了Kerberos KDC server，也在Ambari上启用了Kerberos，接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
spark应用程序可以以Client模式和Cluster启动，区别在于Client模式下的Driver是在执行spark-submit命令节点上启动的，而Cluster模式下是Master随机选择的一台Worker通过DriverWrapper来启动Driver的。
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比：
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言，具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark，以及与其他大数据处理框架的对比。
消费电子巨头苹果公司发布了一个开源插件，可以帮助 Apache Spark 更有效地执行向量搜索，使开源数据处理平台在大规模机器学习数据处理方面变得更有吸引力。
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