Spark配置
当前话题为您枚举了最新的 Spark配置。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
IntelliJ 开发 Spark 配置指南
排除 NoSuchMethodError: scala.collection.JavaConverters（版本不匹配）。
解决 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream（添加 Hadoop 包）。
从 spark-2.4.2-bin-hadoop2.7 中导入 example 源码以进行开发。
设置 Library（spark 包）、SDK（JDK 1.8）和 Global Libraries（Scala）。
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2024-04-30
Spark 开发环境配置指南
本指南帮助开发者快速搭建 Spark 开发环境，涵盖以下内容：
1. 环境准备
Java Development Kit (JDK): Spark 基于 Scala 语言开发，需要预先安装 JDK。推荐使用 JDK 8 或更高版本。
Spark 安装包: 从 Spark 官网下载对应版本的预编译安装包。
Hadoop: 可选安装。如果需要使用 Spark 集群模式或者访问 HDFS 文件系统，则需要安装 Hadoop。
2. 安装与配置
解压安装包: 将下载的 Spark 安装包解压到目标目录。
配置环境变量: 设置 SPARK_HOME 环境变量，并将其添加到 PATH 环境变量中。
spark
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2024-07-01
Spark安装与配置指南
在这份安装与配置指南中，你将找到包含spark-3.0.3-bin-hadoop2.7的文件夹，适用于hadoop3.2以下版本，以及详细的Spark搭建步骤和相关课件。随着大数据技术的进步，这些内容将帮助您快速启动和配置Spark环境。
Hadoop
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2024-07-13
Hadoop、Hive、Spark 配置修改指南
Hadoop、Hive、Spark 配置修改
本指南介绍如何在 Hadoop、Hive 和 Spark 中修改和添加配置信息。
Hadoop 配置
Hadoop 的配置文件位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。
一些常用的配置文件包括：
core-site.xml：Hadoop 核心配置
hdfs-site.xml：HDFS 配置
yarn-site.xml：YARN 配置
mapred-site.xml：MapReduce 配置
可以通过修改这些文件中的属性来配置 Hadoop。
Hive 配置
Hive 的配置文件位于 $HIVE_HOME/conf 目录下。
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2024-05-20
Spark2.0与Spark1.3共存安装配置教程
Spark2.0安装教程与Spark1.3共存配置详解
一、引言
随着大数据技术的发展，Apache Spark已成为处理大规模数据集的重要工具。然而，在实际应用中，不同项目可能需要使用不同版本的Spark来满足特定需求。将详细介绍如何在现有Spark1.3的基础上安装并配置Spark2.1.0，实现两个版本的共存，以适应新老项目的需求。
二、环境准备
在开始安装之前，请确保以下条件已满足：1. Java环境：Spark需要Java运行环境支持，推荐版本为1.8或以上。2. Hadoop环境：本教程假设已有Hadoop环境，并且版本不低于2.6。3. 操作系统：Linux操作系统，以Ubunt
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2024-10-30
Windows环境下Spark开发配置详解
在Windows环境下开发Spark程序，首先需要进行一系列的环境配置，包括Java、IntelliJ IDEA、Scala插件的安装，以及Spark和Hadoop的配置。以下是详细的步骤说明：
一、安装Java Development Kit (JDK)
推荐版本为JDK 8。在本例中使用的是jdk-8u51-windows-x64.exe，安装过程中通常选择默认设置即可。
二、安装IntelliJ IDEA
下载并安装IntelliJ IDEA，例如ideaIC-2017.2.5.exe。启动安装时，选择“Do not import settings”和“Skip All and Set
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2024-10-29
CDH 6.3.0搭建Hive on Spark配置调优实战
针对Hive on Spark在CDH 6.3.0环境下的调优，总结生产经验
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2024-05-20
激发数据潜能：Spark SQL 性能优化与硬件配置指南
驾驭数据洪流：Spark SQL 深度优化
SQL 性能调优： 解锁查询效率，深入解析数据分区、谓词下推、缓存机制等核心优化策略。
硬件配置策略： 探讨集群规模、节点类型、存储系统等硬件要素对 Spark SQL 性能的影响，助力打造高效数据处理平台。
案例分析： 借鉴真实场景，解析 Spark SQL 优化与硬件配置策略的实际应用，提升数据处理效率。
Spark 生态解析
Spark 软件栈全景： 揭示 Spark 生态系统核心组件，包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming 等，了解其协同工作机制。
为何选择 Spark： 深入剖析 Spark
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2024-04-30
Spark & Spark Streaming 实战学习
深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术
课程资料囊括代码示例和环境配置指导。
授课内容基于经典案例，助您构建扎实的理论基础与实战经验。
欢迎共同探讨学习心得，交流技术问题。
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2024-04-30
Spark 程序与 Spark Streaming 的区别
Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理，它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流，它将数据流分割成多个批次，并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。
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2024-05-15