可以在github上下载hadoop2.7.3-on-windows_X64-master.zip,亲测可用。
Idea运行Spark程序工具
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2017年版的IDEA相比之前的版本在细节上有显著的改进。在我的实验中,我整理了使用过程中的关键要点。
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Spark 2017 运行指令速查指南
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涵盖 Spark 三种运行模式 (local, standalone, yarn) 的常用指令示例,帮助您快速上手并高效运行 Spark 任务。
Local 模式
运行 Spark shell: ./bin/spark-shell
提交 Spark 应用: ./bin/spark-submit --class --master local[N]
Standalone 模式
启动集群: ./sbin/start-all.sh
提交 Spark 应用: ./bin/spark-submit --class --master spark://:7077
Yarn 模式
提交 Spark 应用: ./bin/spark-submit --class --master yarn --deploy-mode
更多资源
深入学习 Spark,请访问 https://github.com/huangyueranbbc 获取更多示例和教程。
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IDEA大数据工具插件2020.03版
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Spark运行模式介绍与入门指南
Spark运行模式包括local本地模式(包括单线程和多线程)、standalone集群模式、yarn集群模式、mesos集群模式以及cloud集群模式。在不同的环境下,可以选择合适的模式来管理资源和任务调度,比如AWS的EC2可方便访问Amazon的S3。此外,Spark支持多种分布式存储系统如HDFS和S3。
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Spark运行模式与性能优化指南
Spark运行模式概述
Spark的运行模式主要包括Standalone模式、YARN模式和Mesos模式,根据不同的需求可以灵活选择。每种模式在资源管理和调度上各有优劣,需要根据集群环境做出选择。
作业提交
在作业提交时,通过Spark-submit命令可以实现本地或集群中的任务分发。配置提交参数时要关注内存分配和核数的设置,以保证资源的合理利用。
RDD与Spark SQL的使用
RDD(弹性分布式数据集):Spark核心组件之一,具备容错性和高效并行计算能力。通过对RDD的操作,如map、reduce等,能够实现多种数据处理。
Spark SQL:用于结构化数据的查询与分析,允许通过DataFrame和SQL语法对数据进行处理,便于数据分析与挖掘。
Spark Streaming
Spark Streaming实现了实时数据流处理,支持从多种数据源(如Kafka、Flume等)接收数据,通过RDD等API实现流处理任务,适用于实时数据分析和监控。
性能优化心得
在性能优化方面,主要包括内存管理、数据分区和缓存策略的合理设置。同时,选择合适的数据格式(如Parquet)可以有效减少I/O操作,提升查询性能。
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如何在IntelliJ IDEA上运行去哪儿网的景点大数据项目
在IntelliJ IDEA中运行去哪儿网的景点大数据代码时,可参考以下技术步骤,以确保项目的顺利执行:
1. 大数据处理框架
使用Hadoop、Spark或Flink等大数据框架,这些框架能够高效处理PB级别的数据,非常适合对旅游数据进行深入分析。
2. 数据存储
数据可能存储在HDFS或NoSQL数据库(如HBase、Cassandra)中,以支持并发读写。
3. 数据处理
采用MapReduce、Spark SQL或DataFrame等工具进行数据清洗、转换和聚合,提取有效信息。
4. IntelliJ IDEA配置
在IDEA中执行大数据代码时,可通过Big Data Tools或Scala插件等插件支持代码编写、调试和运行。
5. 数据可视化
借助Tableau、Echarts或Pandas等工具,将数据处理结果以图表形式直观展现。
6. 数据挖掘
\"result\"和\"sight\"文件可能包含处理结果和特定景点数据,适合进行用户行为分析、景点预测等数据挖掘任务。
7. 编程语言
代码可用Java、Scala或Python编写。
8. 版本控制
建议使用Git进行项目版本控制,确保团队协作中的代码管理。
9. 测试与部署
项目包含单元测试和集成测试,部署可选择本地集群或云环境(如AWS、Azure)。
10. 性能优化
针对大数据处理效率,项目可涉及并行计算、内存管理和资源调度等优化。
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Spark 程序与 Spark Streaming 的区别
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Java开发Spark程序
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