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本文介绍了Hadoop3版本中添加的新功能，Hadoop 2和Hadoop 3的区别，在这篇文章中，我们将讨论Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的比较。感兴趣的朋友跟随小编一起看一下

参考链接 https://www.bilibili.com/video/BV11A411L7CK?p=11 Spark运行环境 Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行，在国内工作中主流的环境为Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来 Local模式 所谓的Local模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark代码的环境，一般用于教学，调试，演示等。在IDEA中运行代码的环境称为开发环境，不一样 可以在命令行中输入spar

spark在yarn集群上执行client模式代码 启动历史服务 bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode client \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10 出现问题： [2021-03-15 20:36:42.553]Container killed on request. E

目录 1 安装scala2.12.12 1.1 下载scala2.12.12 1.2 上传解压 1.3 配置环境变量SCALA_HOME 1.4 验证 1.5 分发解压包配置node2,node3机器 2 其他安装 3 spark 安装配置 3.1 下载上传解压 3.2 配置spark-env.sh 3.3 配置spark-defaults.conf 3.4 配置SPARK_HOME 3.5 验证spark 自带的例子PI 4 spark  JobHistorySer

今天搭建redis-4.0.1版本的集群时，提示ruby的版本需要高于2.2.2,于是进行了升级，这里记录一下，方便你我。 第一步：安装ruby环境 第二步：查看版本 第三步：删除原来的rubygems仓库 [root@qianfeng04 ~]# gem sources --remove https://rubygems.org/ https://rubygems.org/ removed from sources 第四步: 添加aliyun的rubygems仓库并查看

1、数组 1.1 概述 数组就是用来存储多个同类型元素的容器, 每个元素都有编号(也叫: 下标, 脚标, 索引), 且编号都是从0开始数的. Scala中, 有两种数组，一种是定长数组，另一种是变长数组. 1.2定长数组 1.2.1特点 1. 数组的长度不允许改变. 2. 数组的内容是可变的 1.2.2 语法 val/var 变量名 = new Array[元素类型](数组长度) val/var 变量名 = Array(元素1, 元素2, 元素3...) 注意:

将汇总后的学生成绩存储为文本文件 Spark支持的一些常见文件格式 文本文件，JSON，CSV，SequenceFile，对象文件 JSON文件的读取与存储 JSON文件读取 sudo gedit testjson.json {"name":"jack","age":12} {"name":"lili","age":22} {"name":"cc","age":11} {"name":"vv","age":13} {"name":"lee","age":14} h

创作初衷：由于在这上面翻过太多的烂文章（博主自己都没搞懂就“写作抄袭”），才写下此文(已从重装系统做过3次测试，没有问题才下笔)，文章属于保姆级别。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~创作不易，转载请说明~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文相关的版本信息（没部署Hadoop，本文环境基于Linux的，且文件和程序全是root用户组） 操作系统：Centos 7.4 sbt 打包插件：1.7.1      官链：sbt - The interac

1. 下列哪种行为符合使用计算机的道德规范（） A.利用网络公布他人隐私 B.利用网络歪曲他人私人信息 C.利用网络破坏他人计算机 D.删除自己计算机中不用的软件 正确答案：D 2. 创建用户时，需要赋予新用户（ ）权限才能使它联上数据库 A.connect B.source C.table D.role 正确答案：A 3. 公司中有多个部门和多名职员，每个职员只能属于一个部门，一个部门可以有多名职员，从部门到职员的联系类型是( ) A.多对多 B.一对一 C.多对

一、单词计数 首先看来一个快速入门案例，单词计数 这个需求就是类似于我们在学习MapReduce的时候写的案例 需求这样的：读取文件中的所有内容，计算每个单词出现的次数 这个需求就没什么好分析的了，咱们之前在学习MapReduce的已经分析过了，接下来就来看一下使用Spark需要如何实现。 注意：由于Spark支持Java、Scala这些语言，目前在企业中大部分公司都是使用Scala语言进行开发，个别公司会使用java进行开发，为了加深大家对Spark的理解，也满足java老程序员的需

PySpark集群完全分布式搭建 本文的目的是使读者对spark的安装流程有一个清晰的认识，并且能根据本文的内容搭建一个属于自己的完全分布式Spark集群，并在此基础上增加pyspark的分布式环境。 阅读本文前，有几个点需要注意： 本文假设读者有Hadoop的搭建基础，并且成功搭建了完全分布式的Hadoop集群，因此本文不会对该方面的知识进行铺垫。 本文假设读者有在Linux上安装anaconda或者minconda的基础，并且成功的在每一个节点上的相同路径下配置好了相