Spark2.0

spark中不要有hive的jar包，需重新编译，适用于hive2.3、hadoop2.7.6

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

一、前言 在大数据处理领域，Cloudera Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 是一个重要的工具集，提供全面的大数据解决方案。将详细介绍如何在 CentOS 7.4 环境下进行 CDH 5.13.0 的离线安装，适用于生产环境与实验环境。 二、准备工作 环境准备：确保服务器已安装 CentOS 7.4 系统。 软件下载：提前下载好 CDH 5.13.0 的相关安装包和依赖包，包括 Cloudera Manager 等核心组件。 本地 YUM 源配置：配置本地的 YUM 仓库，使离线环境下能够完成安装。 三、关键知识点详解 1. CDH简介

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这份文档来源于Spark官网，详细介绍了Spark 2.0版本的Java编程开发指南及相关内容。

共存安装的配置流程讲得挺细，Spark2.0和Spark1.3能一起跑，确实省了不少事。 同版本冲突那点事，搞大数据的你肯定遇到过。这篇文章直接用例子说话，目录结构清楚，像/usr/local/spark2和/usr/local/spark1怎么区分、bashrc怎么配，写得还蛮清楚。 而且它不光讲装，还顺手提了点调试经验，比如spark-submit的时候指定环境变量，能少走不少弯路。文档风格不算花哨，但挺接地气，适合赶项目时候快速参考。 如果你有老项目用着Spark1.x，又想试试新版本，那这篇Spark2.0和1.3的共存配置教程可以收藏一下，不然版本打架真挺烦的。

这是Python版本在使用Spark上与Hadoop分布式系统整合的重点，同时也可以独立运行Spark，是一项较新的技术应用。

快速业务开发时的救星就是这个 FastSparkStreaming-2.0.jar。支持Kafka和Spark Streaming结合，两种比较实用的plan 设计模式：缓存模式和窗口模式，对不同场景都挺友好。 缓存模式的逻辑比较直白：结果直接丢进Kafka，不玩窗口那一套，适合对实时性要求高但不追求批间状态的场景。比如日志收集系统，落一波 Kafka 就完事儿。 窗口模式就偏复杂点了，适合需要对数据做窗口聚合或的需求，比如 10 分钟交易统计啥的。这种模式不持久化中间批次结果，轻量一些，资源占用也小，蛮适合日常数据类任务。 要注意的是两种模式不能混着用，选哪个看你业务需求。文档和代码都在作者

AEL Spark 引擎的最佳实践指南，讲得挺细。配合 Pentaho Data Integration（PDI）用，还能跑在 Spark 上，挺适合搞大数据的你。如果你用过 Kettle，对 ETL 流程比较熟，文档里那套并行和案例会让你豁然开朗。像是统计 WordCount 那段，就挺直观，帮你理解怎么在 YARN 和 HDFS 上扩展能力。PDI 怎么配、AEL 怎么装、Spark 怎么接，全都有，而且步骤蛮清晰。想试试从传统 Kettle 切 Spark？这份文档你得好好看看。

课程概述 本课程深入探讨 Apache Spark 2.0，这是一个专为大规模数据处理而设计的快速且通用的计算引擎。Spark 比 Hadoop MapReduce 更具优势，它可以将 Job 的中间输出结果保存在内存中，从而避免了频繁读写 HDFS 的过程，使其更适合数据挖掘、机器学习等需要迭代的算法。 课程内容 课程包含 14 章共 316 节内容，全面剖析 Spark 相关的各个技术点： Spark 核心概念与架构 RDD 编程模型 Spark SQL 与 DataFrame Spark Streaming 实时流处理 MLlib 机器学习库 GraphX 图计算 课程最后通过两个实