我的安装版本是spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz 这个版本必须要求jdk1.7或者1.7以上 安装spark必须要scala-2.11 版本支撑 我安装的是scala-2.11.8.tgz tg@master:/software$ tar -zxvf scala-2.11.8.tgz tg@master:/software/scala-2.11.8$ ls bin doc lib man 添加环境变量 tg@master:
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讲真，Spark 2.3 开始原生支持 K8S，按照Spark 2.4 官网的方法一开始真的没跑起来，K8S Dashboard 又一堆问题，可能我太菜了，头疼。
（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
复制一份spark-env.sh.template，改名为spark-env.sh。然后编辑spark-env.sh
1 下载Spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz http://spark.apache.org/downloads.html 2 解压缩 [root@sk1 ~]tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt 3 进入spark根目录 [root@sk1 ~]# cd /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/ [root@sk1 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7]# ls bin derby
官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载
spark向hbase写入数据时抛出的报错，实现代码转：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105969665
这段时间已经基本实现了产品应用层从原生的springboot微服务架构迁移到k8s上，过程可谓是瞎子过河一步一个坑，但是好在系统总体能跑起来了；今天研究了下产品计算层（spark集群）如何基于k8s部署操作，过程有些取巧了，但总的来说有些进展。 本次部署spark on k8s集群，基于kubeapps，简单便捷且一步到胃：
环境：win 10 + java 1.8.0_281 + Scala 2.11.11 + Hadoop 2.7.7 + Spark2.4.7
这一个月我都干了些什么…… 工作上，还是一如既往的写bug并不亦乐乎的修bug。学习上，最近看了一些非专业书籍，时常在公众号（JackieZheng）上写点小感悟，我刚稍稍瞄了下，最近五篇居然都跟技术无关，看来我与本行业已经是渐行渐远了。 所以，趁着这篇博客，重拾自己，认清自己，要时刻谨记我是一名码农。不过，摸着良心说，最近的技术方面也是有所感悟和积累的，比如如何写好设计文档，如何使用延时队列，如何使用防刷技术等等。当然了，今天我们还是沿着“学习Spark”这条路继续走下去。 上篇主要介绍了在Mac下如
大数据持续升温， 不熟悉几个大数据组件， 连装逼的口头禅都没有。 最起码， 你要会说个hadoop, hdfs, mapreduce, yarn, kafka, spark, zookeeper, neo4j吧， 这些都是装逼的必备技能。
spark官网下载：http://spark.apache.org/downloads.html
该文介绍了在Spark中，通过使用SparkContext和SparkSession来创建和关闭SparkContext，并介绍了SparkContext的作用。同时，文章还介绍了如何通过在创建SparkContext时设置spark.master和spark.app.name参数来配置Spark的集群模式和应用程序名称。最后，文章介绍了在Spark应用程序中，如何通过使用SparkSession来运行SparkSQL查询。
下载spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz，解压缩直接进入spark根目录，然后运行bin/spark-shell即可进入。 但是今天遇到了一个低级错误： java.net.BindException: Cannot assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries (starting from 0)! Consider explicitly setting the appropriate port for the service ‘sparkDriver’ (for example spark.ui.port for SparkUI) to an available port or increasing spark.port.maxRetries.
spark是个啥？ Spark是一个通用的并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。 Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算，
上次给大家讲了Spark local模式的启动安装和使用，现在给大家分享一下Standalone模式下的使用和安装。这个讲完以后，还有yarn和mesos下集群的安装和使用。 Spark on local Cluster伪分布式 即Spark Standalone模式。此时Spark会使用Standalone的集群管理器(Cluster Manager)启动Spark。 这种模式，也可以称为Spark的伪分布式。 Standalone集群管理器是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、
1）在 spark-env.sh 中设置 SPARK_DAEMON_MEMORY=2g 来解决该问题，此处画个图来了解一下shs:
之前我们组在生产环境上部署的是 Spark 2.2 on k8s 的那个 fork，部署在 K8S 上，至少需要一个 Dockerfile，最近有计划升级到 3.0.0 Snapshot 的分支代码上，借此，做个记录。
org.apache.spark.deploy.master.Master 让我们先来看看main()方法
1、Spark2.2快速入门（本地模式） 1.1 Spark本地模式 学习Spark，先易后难，先从最简单的本地模式学起。 本地模式（local），常用于本地开发测试，解压缩Spark软件包就可以用，
【settings.xml】这里使用的是阿里的镜像位置，默认库位置在【D:\maven\repository】
首先安装好JDK、Scala和Maven，由于安装都比较简单，本文就不演示了，我这里使用的JDK、Scala和Maven版本如下：
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎，它提供了 Java、Scala、Python 和 R 语言的高级 API，以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。
本节内容转载于博客： wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ————————————————————————————————————— 一、SparkR 1.4.0 的安装及使用 1、./sparkR打开R shell之后，使用不了SparkR的函数 装在了 /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R，和没装SparkR的一样，无报错 > library(SparkR) 报错： Error i
注：Hadoop-2.7.7、Hive-2.1.1、spark-1.6.0-bin-hadoop2.6，操作系统是Ubuntu18 64bit。最近做Hive on spark的任务，记录下。
模拟产生log4j日志 jar包依赖 pom.xml <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apach
Spark的版本1.6.0，Scala的版本2.12，jdk版本1.8。最近使用spark，在这里记录下。
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。
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
先说明，这次我们用的还不是Spark streaming，而是从hadoop hdfs拿取文件，经过计算，再把结果放回hadoop hdfs.
大数据生态发展数年，各种组件版本迭代升级在所难免。组件之间、不同版本之间的适配整合升级，尤为重要。本文主要讲述当前火热的数据湖方案Spark+Hadoop+Hudi+Hive的适配整合案例总结。详细的组件版本信息如下：
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法：add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
Spring Boot 内部日志全部使用 Commons Logging 记录，但保留底层日志实现。为 Java Util Logging，Log4J2，和 Logback 提供了默认配置。在每种情况下，记录器都预先配置为使用控制台输出，并且还提供可选的文件输出。
Spark 运行模式之一，用于在本地机器上单机模拟分布式计算的环境。在 local 模式下，Spark 会使用单个 JVM 进程来模拟分布式集群行为，所有 Spark 组件（如 SparkContext、Executor 等）都运行在同一个 JVM 进程中，不涉及集群间通信，适用本地开发、测试和调试。
之前录过一个视频和大家分享 Spring Boot 日志问题，但是总感觉差点意思，因此松哥打算再通过一篇文章来和大家捋一捋 Java 中的日志问题，顺便我们把 Spring Boot 中的日志问题也说清楚。 1. Java 日志概览 说到 Java 日志，很多初学者可能都比较懵，因为这里涉及到太多东西了：Apache Commons Logging、Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback、Java Util Logging 等等，这些框架各自有什么作用？他们之间有什么区别？ 1.1 总体概览
在cluster模式下，spark-submit添加如下参数。两个--conf分别为driver和executor设置log4j的配置文件，--files将文件上传到集群
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》，内容来源于官方的：GettingStarted，将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
Apache Spark 是一个快速、可扩展的分布式计算引擎，而 Hive 则是一个数据仓库工具，它提供了数据存储和查询功能。在 Spark 中使用 Hive 可以提高数据处理和查询的效率。
SparkSession 是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是 SQLContext 和 HiveContext 的组合。
Spring Boot 使用 Commons Logging 记录所有内部日志，但开放日志的底层实现。其为 Java Util Logging 、Log4J2 和 Logback 提供了默认配置。在每种情况下，日志记录器都预先配置为使用控制台输出，并且还提供可选的文件输出。
Spark简介 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapR
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。
Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1版本，这里我们使用的Spark版本是3.1.2版本。
MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。所谓二次排序，先按第1个字段进行排序，然后对第1个字段相同的数据，再按第2个字段进行排序。
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