1.小白在windows系统下怎么从零开始安装spark环境并且能够运
2.Apache Spark和Apache Storm的区别
3.spark Provider org.apache.spark.sql.hive.orc.DefaultSource could not be instantiated
4.win7怎么安装spark
5.spark是码下大数据的什么模块
6.Spark-Submit 源码剖析

小白在windows系统下怎么从零开始安装spark环境并且能够运

       要在Windows系统下安装Apache Spark环境，首先需要安装Java 8或更高版本。码下从Oracle官网下载并安装Java，码下或者选择OpenJDK进行下载。码下确保Java版本兼容，码下安装完成后，码下杨幂13分源码在线or设置JAVA_HOME环境变量。码下

       接着，码下访问Apache Spark下载页面，码下选择对应的码下压缩文件进行下载。解压文件后，码下将解压目录（如：spark-3.0.0-bin-hadoop2.7）复制至指定路径（例如：c:\apps\opt\spark-3.0.0-bin-hadoop2.7），码下以完成Apache Spark的码下安装。

       设置SPARK_HOME和HADOOP_HOME环境变量，码下确保Spark和Hadoop能正常工作。码下在安装过程中，需要将winutils.exe文件复制至Spark的bin文件夹下，这需要根据所使用的png木马源码Hadoop版本下载正确的winutils.exe文件。

       安装完成后，在命令提示符中输入`spark-shell`命令，即可启动Apache Spark shell。在shell中，可以运行各种Spark语句，如创建RDD、获取Spark版本等。

       Apache Spark提供了一个Web UI界面，用于监控Spark应用程序的状态、集群资源消耗和配置信息。通过浏览器访问`http://localhost:`，即可查看Spark Web UI页面。此外，配置Spark历史服务器，可收集并保存所有通过`spark-submit`和`spark-shell`提交的Spark应用程序的日志信息。

       至此，已成功在Windows系统下安装并配置了Apache Spark环境。file creatfile源码通过Spark shell执行代码，利用Web UI监控应用程序状态，以及通过历史服务器收集日志信息，完成了整个安装过程。

Apache Spark和Apache Storm的区别

       Apache Spark和Apache Store的区别是什么？他们各自适用于什么样的应用场景？这是stackoverflow上的一个问题，这里整理简要版回答如下：

       Apache Spark是基于内存的分布式数据分析平台，旨在解决快速批处理分析任务、迭代机器学习任务、交互查询以及图处理任务。其最主要的特点在于，Spark使用了RDD或者说弹性分布式数据集。 RDD非常适合用于计算的流水线式并行操作。RDD的不变性(immutable)保证，使其具有很好的容错能力。如果您感兴趣的是更快地执行Hadoop MapReduce作业，Spark是一个很好的选项（虽然必须考虑内存要求）。Spark相对于hadoop MR来说，除了性能优势之外，还有大量丰富的API，这使得分布式编程更高效。

       Spark架构图如下，总体结构非常简洁，没什么需要多说的，这里对spark的几个细节补充解读如下：

       æ¯ä¸ªspark应用程序有自己的执行进程，进程以多线程的方式执行同一个应用的不同任务(tasks)。

       å› ä¸ºä¸åŒçš„spark应用是不同进程，所以无论是在driver端还是executor端，不同用程序都是互相隔离的，在没有集群外存储的情况下，应用之间不能共享数据。

       Spark对底层集群管理器是不可知的。通常能做集群进程管理的容器，都可以管理spark程序。例如Mesos / YARN这样的集群管理也可以用于spark。当前在各大互谅网公司比较常用的就是基于yarn的spark。

       driver端必须在整个应用的生命周期内存在，并且是可寻址（固定在某个机器或者说IP上），因为executor都要跟driver建立连接并通讯。

       ç”±äºŽæ˜¯driver端来负责任务的调度(指应用具体操作的输入输出控制，区别于yarn的集群管理)，所以driver端最好跟executor端最好在同一个局域网（比如同一个机房），从而避免远距离通信。实时上driver端即使不做大的返回集合collect的话，如果任务分片(partitions)很多，也会有大量通信开销。

spark Provider org.apache.spark.sql.hive.orc.DefaultSource could not be instantiated

       解决办法：在程序上

       去掉程序中的setMaster（"local"）

       这条语句并不是在集群中提交job

       Fei joe

       val conf = new SparkConf().setAppName("Map").setMaster("local")

win7怎么安装spark

       如何在 win7 上安装 spark？步骤：1. 下载 apache spark；2. 解压 spark；3. 安装 winutils；4. 配置环境变量；5. 启动 spark shell；6. 验证安装。高级配置：修改配置文件进行高级配置。

       如何在 Win7 上安装 Spark

       以下是在 Windows 7 系统上安装 Apache Spark 的步骤：

       先决条件：

       Java 8 或更高版本Scala 2. 或更高版本Winutils（用于 Hadoop）

       步骤：

       下载 Apache Spark

       从 Apache Spark 网站下载最新稳定版本的 Spark。

       解压 Spark

       将下载的 Spark 压缩包解压到一个文件夹（例如 C:\spark）。

       安装 Winutils

       从 Apache Hadoop 网站下载 Winutils，并将其解压到 C:\hadoop 目录。

       配置环境变量JAVA_HOME：指向 Java 安装目录（例如 C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_）SPARK_HOME：指向 Spark 安装目录（例如 C:\spark）HADOOP_HOME：指向 Winutils 安装目录（例如 C:\hadoop）

       在控制面板中编辑“系统变量”，并添加或修改这些环境变量。

       启动 Spark Shell打开命令提示符窗口。导航到 Spark bin 目录（例如 cd C:\spark\bin）运行以下命令：spark-shell验证安装

       在 Spark Shell 中，输入以下命令以验证安装：

       sc.version

       如果显示了 Spark 版本，则说明安装成功。

       高级配置：

       如果您需要高级配置，pb源码格式例如设置从属 executor 的内存，可以修改 C:\spark\conf\spark-defaults.conf 配置文件。有关更多配置选项，请参阅 Spark 文档。

spark是大数据的什么模块

       Spark是大数据处理中的一个重要模块，主要用于大数据的分布式处理和计算。

       Apache Spark是一个开源的、大数据处理框架，它提供了丰富的数据处理功能，并且能够与各种数据源进行高效的交互。Spark最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，现在已经成为Apache软件基金会的一个顶级项目。

       1. 分布式处理能力：Spark的核心优势在于其分布式处理能力。传统的数据处理方式在面对海量数据时，往往会遇到性能瓶颈。而Spark通过分布式计算，能够将大数据任务分解成多个小任务，替换swf 源码并在集群中的多个节点上并行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。

       2. 多样化的数据处理能力：除了基本的分布式计算能力外，Spark还提供了丰富的数据处理功能，包括SQL查询、图计算、机器学习等。这些功能都是通过Spark的扩展模块实现的，如Spark SQL用于处理结构化数据，Spark GraphX用于图计算，Spark MLlib用于机器学习等。

       3. 与各种数据源的交互能力：Spark能够轻松地与各种数据源进行交互，包括HDFS、HBase、Cassandra等分布式存储系统，以及传统的关系型数据库。这使得Spark能够轻松地融入现有的大数据生态系统，为用户提供统一的数据处理平台。

       4. 实时流处理能力：除了批处理外，Spark还支持实时流处理。通过Spark Streaming模块，用户可以实时地处理来自各种数据源的数据流，如Kafka、Flume等。这使得Spark不仅能够处理静态的历史数据，还能够处理动态的实时数据。

       总结来说，Spark作为大数据处理的一个重要模块，通过其分布式处理能力、多样化的数据处理能力、与各种数据源的交互能力以及实时流处理能力，为用户提供了一个高效、灵活、统一的大数据处理平台。

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧：

       常规Spark提交任务脚本如下：

       其中几个关键的参数：

       再看下cluster.conf配置参数，如下：

       spark-submit提交一个job到spark集群中，大致的经历三个过程：

       代码总Main入口如下：

       Main支持两种模式CLI：SparkSubmit；SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下：

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数：

       有参数中根据参数传入拆分三种方式，然后通过OptionParser解析Args，构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand，而buildCommand又是通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的命令集合，分为两个部分去创建此List,

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER，DEPLOY_MODE，FILES，CLASS等等，这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下：

       SparkSubmit，kill，request都支持，后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口，其中第一步是初始化LOG，然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类，继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下，parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ，如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单，根据参数 opt 及 value，设置各个成员的值。接上例，parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后，在 handle 函数中，master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args，然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action，doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ，分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后，接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口，入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单：几个核心步骤

       先是打印一串日志（可忽略），然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成，异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application，根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala，那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

开源 | Spark Commiter 深度解读：Apache Spark Native Engine

       Apache Spark 是基于 JVM 语言开发的分布式计算引擎，当前性能瓶颈集中在计算资源不足，如 CPU 和内存。在 SSD 广泛应用的大背景下，计算瓶颈逐渐转移至 CPU。尽管 JVM 优化有局限性，如方法字节码限制和垃圾回收效率，基于更底层语言如 C++ 开发 Native Engine 可以充分利用现代 CPU 特性如 SIMD 加速计算，并减少垃圾回收对性能的影响。这促使更多项目关注 Native Engine，如 Databricks 的 Photon、Meta 的 Velox 和 Intel 的 Gluten。这些 Native Engine 旨在加速 Spark SQL 计算性能，带来 2 倍提升。Apache Arrow Datafusion 和快手的 Blaze 也是探索中的一部分。