十：WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set,解决案例_warn client: neither spark.yarn.jars nor spark.yar-CSDN博客网友收藏

十：WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set,解决案例_warn client: neither spark.yarn.jars nor spark.yar-CSDN博客

文章浏览阅读6.8k次，点赞3次，收藏6次。在spark on yarn 上提交任务是，报错如下：这是Spark的一个优化点：WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME.INFO yarn.Client: Uploading re..._w......
2024-01-23 05:04 评论 0 阅读
阅读全文
十：WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set,解决案例_warn client: neither spark.yarn.jars nor spark.yar-CSDN博客网友收藏

十：WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set,解决案例_warn client: neither spark.yarn.jars nor spark.yar-CSDN博客

文章浏览阅读6.8k次，点赞3次，收藏6次。在spark on yarn 上提交任务是，报错如下：这是Spark的一个优化点：WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME.INFO yarn.Client: Uploading re..._w......
2024-01-23 05:06 评论 0 阅读
阅读全文
SparkStreaming整合Kafka实现wordcount案例（spark-streaming-kafka-0-8_2.11版）_使用sparkstreaming与kafka完成简单案例-CSDN博客网友收藏

SparkStreaming整合Kafka实现wordcount案例（spark-streaming-kafka-0-8_2.11版）_使用sparkstreaming与kafka完成简单案例-CSDN博客

文章浏览阅读1k次。概述：spark-streaming-kafka-0-8_2.11 有两种方式连接Kafka，一种是Receiver，另一种是Direct。Receiver实现：def main(args: Array[String]): Unit = { //创建配置对象文件 val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreaming_Demo......
2024-01-23 07:23 评论 0 阅读
阅读全文
Spark Streaming 结合kafka流式数据处理代码案例（含精确消费一次结果保存到mysql）_spark 消费多个topic 分别处理-CSDN博客网友收藏

Spark Streaming 结合kafka流式数据处理代码案例（含精确消费一次结果保存到mysql）_spark 消费多个topic 分别处理-CSDN博客

文章浏览阅读1.7k次。Spark Streaming 结合kafka流式数据处理代码案例1. 背景在当前大数据处理中，根据数据处理类型可以分为离线数据处理和实时数据处理。不过目前主流的实时数据处理spark streaming和flink，其实前者只能算是准实时......
2024-01-23 19:07 评论 0 阅读
阅读全文
大数据Spark（二十八）：SparkSQL案例三电影评分数据分析_spark 每年评分前三的电影,显示年份、电影名、评分。按年份降序、评分降序排列-CSDN博客网友收藏

大数据Spark（二十八）：SparkSQL案例三电影评分数据分析_spark 每年评分前三的电影,显示年份、电影名、评分。按年份降序、评分降序排列-CSDN博客

文章浏览阅读4.4k次，点赞7次，收藏27次。原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。可以在构建SparkSession实例对象时进行设置。运行上述程序时，查看WEB UI......
2024-01-23 23:15 评论 0 阅读
阅读全文