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最新推荐文章于 2025-11-25 19:39:25 发布
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#大数据

本文介绍如何使用spark-submit脚本将Spark应用提交到集群中运行。通过官方文档链接，可以详细了解提交过程及其配置选项。

 

 

如何提交spark jar到cluster

http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html

单机部署apache linkis
JustinMars的博客
10-14 1688
Linkis 在上层应用程序和底层引擎之间构建了一层计算中间件。通过使用Linkis 提供的REST/WebSocket/JDBC 等标准接口，上层应用可以方便地连接访问MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink 等底层引擎，同时实现变量、脚本、函数和资源文件等用户资源的跨上层应用互通，以及通过REST标准接口提供了数据源管理和数据源对应的元数据查询服务。作为计算中间件，Linkis 提供了强大的连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。
[Spark版本更新]--Spark-2.0.1版本的最新改动
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
11-12 6937
spark-2.0.1版本的最新改动 Sub-task(子任务) [SPARK-15232] - Add subquery SQL building tests to LogicalPlanToSQLSuite [SPARK-15698] - Ability to remove old metadata for structure streaming MetadataLog [SPARK-...
Spark踩坑小记
YINGWENNICHENG的博客
03-25 470
Spark踩坑小记
19 Spark on 动态加载属性
lucklilili
01-11 2088
Spark provides three locations to configure the system: Spark propertiescontrol most application parameters and can be set by using aSparkConfobject, or through Java system properties. Environment variablescan be used to set per-machine settings, suc...
spark-各版本特性
program哲学
03-16 2973
0.3 Save Operations You can now save distributed datasets to the Hadoop filesystem (HDFS), Amazon S3, Hypertable, and any other storage system supported by Hadoop. There are convenience methods for se...
【Spark】Spark Web UI - Jobs
每天更新大数据面经和技术
06-11 904
Spark Web UI 的用法
Spark papers (1)
SpanningWings的博客
02-16 317
Spark related papersMain spark papersSpark: Cluster Computing with Working setsResillient Distributed Datasets: A Fault-tolerant Abstraction for in-memory Cluster computing (NSDI'12) Main spark papers...
Spark 2.0.2 学习笔记
yykxt的博客
01-11 3216
本篇博文译自Spark2.0.2官方文档，以供自己学习及大家参考，如转载请注明。
面试系列之：Spark Architecture: Shuffle
weixin_36630761的博客
09-08 273
感觉还是看看原味的英文文章吧，写得很好~ This is my second article about Apache Spark architecture and today I will be more specific and tell you about the shuffle, one of the most interesting topics in the overall Spark design. The previous part was mostly about general Spa
有kerberos认证hbase在spark环境下的使用
ahbbwangpei的博客
04-19 7280
hadoop中计算框架MapReduce中存储到有kerberos的hdfs，由于其内部yarn进行了认证故不需要进行相关的操作，可直接进行读写操作。spark使用有kerberos认证的hbase是一个既麻烦又简单的问题，麻烦的方面是：中文的网站相关的文章很少并且分布只是分散的知识点。官网中给的信息也不够完整，倘若要是使用还是会出现自己采坑的想象。简单的方面是：代码量很少，理解起来也不是很难。本...
SparkStreaming:KafkaSourceandOutputOperations
# Spark Streaming: Kafka Source and Output Operations ## 1. Using the Kafka Source ### 1.1 Configuration Setup To set up a Kafka source, we need to define a configuration and use it to create the ...
淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南
Ob_API20230201的博客
11-23 900
淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！
Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结
2501_94108919的博客
11-23 416
充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。
数字世界的“1”：创新驱动与变革的起点
2501_94094887的博客
11-21 549
摘要：数字“1”作为二进制基础单位，在数字化浪潮中扮演核心角色。从计算机底层运算到大数据分析，从人工智能学习到物联网连接，“1”贯穿技术演变的各个环节。它不仅是信息流动的最小单元，更是推动智能化社会发展的关键要素。未来随着5G、区块链等技术的进步，“1”将持续赋能数字社会，构建更高效、智能的世界。这一简单符号背后，蕴含着驱动科技变革与社会转型的巨大能量。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
最新发布
2402_85236482的博客
11-25 739
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
zhengzaifeidelushang的博客
11-24 110
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阿里云服务器的适用场景
gaize1213的博客
11-24 294
需GPU加速的AI训练、推理场景（如图像识别、NLP）可选择阿里云GPU实例（如vgn7i-vws）或弹性加速计算实例（EAIS），配合PAI平台快速部署模型。多人在线游戏、实时通信等低延迟场景可使用阿里云的高主频计算型实例（如hfg7）或GPU实例（如gn7i）。基于Kubernetes的容器化应用可使用阿里云容器服务（ACK），配合ECI（弹性容器实例）实现秒级扩容，适合微服务架构。4K视频转码、实时直播等场景可选择视频编码型实例（如vep7）或FPGA实例，结合媒体处理服务（MPS）提升处理效率。
基于 Scala 构建大数据实时处理与流式计算平台的高性能架构设计与工程实践分享
2501_94114213的博客
11-24 406
本文结合实际工程项目，从系统架构、流式计算模型、并发优化、内存管理、数据存储与索引、容错机制以及工程化运维等方面，系统分享 Scala 在大数据实时处理平台中的落地经验与优化策略。综上，Scala 凭借函数式编程、JVM 高性能运行时和对大数据生态的原生支持，为构建高性能、大规模、低延迟的实时数据处理与流式计算平台提供了理想技术基础。通过模块化架构设计、并发优化、内存与状态管理、容错机制以及完善的工程化运维，开发者能够实现稳定、高效、可扩展的大数据实时处理系统，为企业提供可靠的实时决策和分析能力。
Java Elasticsearch 实战指南
码上红尘仙的博客
11-24 397
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spark_link.h在那个文件夹下
06-22
根据用户的问题，用户想要查找小熊派Hi3863开发板中星闪（SparkLink）的头文件`spark_link.h`所在的文件夹位置。这个问题涉及到开发环境的文件路径。在OpenHarmony的源码结构中，通常与硬件相关的头文件会放在`...
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