WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
百度了一下说是版本不一致导致的。于是重新检查各个jar包，发现spark-sql-kafka的版本是2.2，而spark的版本是2.3，修改spark-sql-kafka的版本后，顺利执行。
Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。
今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark/ ，正印证了“微软在不断通过.NET Core补齐各领域开发，真正实现一种语言的跨平台”这句话。那么我们今天就来看看这个 .NET for Apache Spark到底是个什么鬼？
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询
一，Standalone模式下的spark角色 大家都知道在Standalone模式下，spark一共有以下五种角色： sparksubmit，master，Worker，Driver，Executor。具体这五种角色在我们提交应用的时候起到哪些作用呢，我们下面就来详细讲解 1，SparkSubmit 加载一个Spark应用程序的入口。这个类处理设置spark相关依赖的Classpath(足见其重要性)，同时屏蔽了不同集群管理器和不同部署模式的细节，为用户提供统一接口。 2，Master 主要功能：
前面提到，spark向yarn提交作业的client类是org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication
本文介绍了Apache Spark的四个主要版本，包括Spark 1.x、Spark 2.x、Spark 3.x和Spark 4.x，以及每个版本所包含的特性和改进。同时，文章还介绍了Spark在大数据处理、机器学习、图计算和流处理等领域的应用情况。最后，文章展望了Spark未来的发展方向，包括结构化流处理和深度学习的支持等。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景，包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据，并且提供了简单易用的API。同时，Spark还支持多种编程语言，包括Python、Java和Scala等，使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
Apache Spark是Apache的开源大数据框架，具有与SQL，流，图处理和机器学习有关的内置模块。它于2010年开源，从一开始就对大数据和相关技术产生了明显影响，因为它很快吸引了250多个组织和超过1000个参与者的关注。拥有众多Apache Spark书籍，很难找到用于自学的最佳书籍。
Structured Streaming报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives0. 写在前面1. 报错2. 代码及报错信息3. 原因及纠错4. 参考链接
（1）官网文档 http://doris.apache.org/master/zh-CN/extending-doris/spark-doris-connector.html#%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%85%BC%E5%AE%B9 （2）将doris-spark-1.0.0-SNAPSHOT.jar复制到Spark的jars目录
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 的值设置为 你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ;
Spark 2.3.0 支持用于简洁编写函数的 lambda 表达式，你也可以使用 org.apache.spark.api.java.function 包中的类。
1：练习spark的时候，操作大概如我读取hdfs上面的文件，然后spark懒加载以后，我读取详细信息出现如下所示的错误，错误虽然不大，我感觉有必要记录一下，因为错误的起因是对命令的不熟悉造成的，错误如下所示： 1 scala> text.collect 2 java.net.ConnectException: Call From slaver1/192.168.19.128 to slaver1:8020 failed on connection exception: java.net.Conne
1、执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client，错误如下所示： 18/04/22 09:28:22 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch applic
笔者认为，在研究一个开源项目的之前，看看起依赖管理的文件，比如说 Maven 的 pom.xml 文件，或者是 Sbt 的 build.sbt 文件。
最后无奈。。就用原来的方法 创建软连接，加载数据，发现可以。。这我就不明白了。。。
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库，我们可以通过Python语言操作RDDs。
可能是spark-shell --master yarn-client过时了，但是换成spark-shell --master yarn --deploy-mode client，依然报错。
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本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中，并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
在hudi 0.12.0版本，flink和spark都可以基于hive metastore进行元数据管理，更多信息可参考：hudi HMS Catalog指南。也就是说基于hudi hms catalog，flink建表之后，flink或者spark都可以写，或者spark建表之后，spark或者flink都可以写。但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题，当使用flink hms catalog建hudi表之后，spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况，具体复现方式与版本如下：
在验证kafka属性时不能使用scala默认的类，需要指定kafka带的类 createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder]其中StringDecoder必须是kafka.serializer.StringDecoder
现象 执行Spark Streaming Application时报错 15/07/09 11:26:55 INFO scheduler.JobGenerator: Stopping JobGenerator immediately 15/07/09 11:26:55 INFO util.RecurringTimer: Stopped timer for JobGenerator after time -1 15/07/09 11:26:55 INFO streaming.CheckpointWriter:
该文介绍了如何使用Spark SQL读取Hive表中数据的方法。首先介绍了Spark SQL的基本概述，然后给出了一个示例代码，展示了如何读取Hive中的数据。在代码中，使用了Spark SQL的DataFrame API和SQL查询来读取数据。最后，给出了在代码中使用Hive配置文件的示例。
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。我们知道Spark是快速处理海量数据的框架，而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源，因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。 作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spa
Spark App（用Spark APIs编写的）需要submit到Spark Cluster运行，对于Scala编写的代码，提交之前要用sbt或者maven把以下内容：
本文原文 http://www.leonlu.cc/profession/19-spark-shuffle ，作者 LeonLu
上一篇文章我们使用Spark对MySQL进行读写，实际上Spark在工作中更多的是充当实时流计算框架 引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>3.0.0-preview</version>
Normalize a vector to have unit norm using the given p-norm. 使用给定的p-范数规范化向量，使其具有单位范数。
导读：Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。Spark的第一个版本于2012年发布。
问题导读 1.spark2升级哪些内容变化？ 2.升级中spark哪些没有发生变化？ 3.cloudera中，spark1和spark2能否并存？ 4.升级后，可能会遇到什么问题？ spark2出来已经很长时间了，但是由于spark1.6比较稳定，很多依然在使用。如果想使用spark2，那么该如何升级。我们window升级一般为直接点击升级即可，剩下的事情，不用我们管。但是spark的升级确实有点出乎意料。相当于我们直接安装，但是可以借用以前的配置，比如配置文件基本是不变的，如果目录相同，环境变量
1、今天启动启动spark的spark-shell命令的时候报下面的错误，百度了很多，也没解决问题，最后想着是不是没有启动hadoop集群的问题
在利用Spark和Kafka处理数据时，有时会同时在maven pom中引入Spark和Kafka的相关依赖。但是当利用Spark SQL处理数据生成的DataSet/DataFrame进行collect或者show等操作时，抛出以下异常信息：
Apache Spark于 7 月 18 日发布了最新的安全公告，其中包含一个 shell 命令注入漏洞(CVE-2022-33891)。
本文将展示 1、如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行过滤； 2、如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行wordcount； 内容如下： 1、使用maven，先解决pom依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId> <version>1
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。
Spark SQL中用户自定义函数，用法和Spark SQL中的内置函数类似；是saprk SQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。
Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序（就是我们编写的一个应用程序）中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。
https://www.iteblog.com/archives/1408.html 一、 为什么要选择Apache Spark 当前，我们正处在一个“大数据"的时代，每时每刻，都有各种类型的数据被生产。而在此紫外，数据增幅的速度也在显著增加。从广义上看，这些数据包含交易数据、社交媒体内容（比如文本、图像和视频）以及传感器数据。那么，为什么要在这些内容上投入如此多精力，其原因无非就是从海量数据中提取洞见可以对生活和生产实践进行很好的指导。 在几年前，只有少部分公司拥有足够的技术力量和资金去储存和挖掘大
问题导读 1.如何进入spark shell？ 2.spark shell中如何加载外部文件？ 3.spark中读取文件后做了哪些操作？ about云日志分析，那么过滤清洗日志。该如何实现。这里参考国外的一篇文章，总结分享给大家。 使用spark分析网站访问日志，日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用，他是如何工作的。几年前使用hadoop，后来发现spark也是容易的。 下面是需要注意的： 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录，我写了这篇短的文章，介
作者：Kumar Chinnakali 译者：java达人 来源：http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/（点击文末阅读原文前往） 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起，并在2010年根据BSD协议开源。2013年，该项目捐献给Apache软件基金会，转为Apache2.0 协议。2014年二月，Spark成为Apache重点项目。201
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇，为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。
本篇博客，Alice为大家带来关于如何在IDEA上编写Spark程序的教程。
使用Hue可以方便的通过界面制定Oozie的工作流，支持Hive、Pig、Spark、Java、Sqoop、MapReduce、Shell等等。Spark？那能不能支持Spark2的呢，接下来本文章就主要讲述如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流。
在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种： UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定义函数，类似to_char,to_date等 UDAF（User- Defined Aggregation Funcation），用户自定义聚合函数，类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数，有点像stream里面的flatMap 本篇就手把
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