Spark运行

可以在github上下载hadoop2.7.3-on-windows_X64-master.zip，亲测可用。

Spark 2017 运行指令速查指南 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://:70

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。

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D

运行Spark遇到java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows错误？ 当运行Spark程序时，如果遇到 java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows 错误，这通常是由于本地环境缺少必要的Hadoop库文件导致的。 解决方法： 下载Hadoop二进制文件: 从 Apache Hadoop官网下载适用于你操作系统的Hadoop版本。 提取文件: 将下载的文件解压缩到本地目录。

Apache Spark中的行级运行时过滤器是一种优化技术，用于在查询执行期间动态地减少处理数据的量。通过在数据处理流程中实时应用过滤条件，可以显著提升查询性能和资源利用率。

运行图形界面设计后，将显示下图所示的图形。其设置如右图所示。

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pythonw.exe 是 Python 编程语言的图形用户界面 (GUI) 应用执行器。它允许您运行使用 Python 编写的脚本，而不会显示控制台窗口。这对于需要图形界面或后台运行的应用程序很有用。

使用运行长度编码压缩值向量，使用逆运行长度编码重构值向量。