spark学习-sparksql--04-sparksql cli 单节点运行与yarn集群运行

时间: 2023-04-27 18:03:48 浏览: 46
Spark学习-SparkSQL-04-SparkSQL CLI单节点运行与YARN集群运行 SparkSQL CLI是SparkSQL的命令行接口，可以在单节点模式下运行，也可以在YARN集群模式下运行。 在单节点模式下，可以通过以下命令启动SparkSQL CLI： ``` ./bin/spark-sql ``` 在YARN集群模式下，可以通过以下命令启动SparkSQL CLI： ``` ./bin/spark-sql --master yarn --deploy-mode client ``` 其中，--master参数指定YARN的主节点地址，--deploy-mode参数指定部署模式为客户端模式。 在SparkSQL CLI中，可以执行SQL语句，也可以执行SparkSQL的API操作。在YARN集群模式下，SparkSQL CLI会将作业提交到YARN集群中运行。 总之，SparkSQL CLI是一个非常方便的工具，可以帮助我们快速地进行数据分析和处理。
相关问题

linux中运行yarn命令,在yarn上运行spark-shell和spark-sql命令行

在Linux中运行yarn命令后，可以使用以下命令行来运行spark-shell和spark-sql： 1. 运行spark-shell命令行： ``` spark-shell --master yarn ``` 2. 运行spark-sql命令行： ``` spark-sql --master yarn ``` 这些命令将使用yarn作为集群管理器来运行Spark应用程序。在运行这些命令之前，请确保已经安装了Spark和yarn，并且已经正确配置了环境变量和相关的配置文件。

spark yarn-cluster架构

spark yarn-cluster架构指的是，使用Apache Spark框架在YARN集群上运行分布式计算的架构方式。YARN是Hadoop生态系统中的资源管理器，它可以管理多种不同的分布式计算框架，包括Spark。采用这种架构可以让Spark作为一个YARN客户端的身份，利用YARN来管理Spark程序的资源申请和任务的调度。这种架构可以较好地解决Spark在资源管理和任务调度方面的问题，使得Spark可以更好地运行在集群环境中，提高了系统的可伸缩性和可靠性。

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spark-3.1.1-yarn-shuffle.jar 下载

Spark-3.1.1-yarn-shuffle.jar 是 Spark 的一个依赖库，主要作用是提供 YARN Shuffle 服务，其中 YARN 是 Hadoop 的资源管理器，Shuffle 主要是 Spark 在读写大规模数据时进行数据重排的一种技术。下载这个 jar 包需要到 Spark 官网上的下载页面进行下载，也可以使用 Maven 或者 Gradle 等构建工具自动下载。 而如何使用它呢？首先需要将这个 jar 包放到 Spark 的 classpath 中，在 Spark 应用程序中通过 SparkConf 对象的 set 方法来设置 spark.shuffle.service.enabled 和 spark.dynamicAllocation.enabled 为 true ，这样就启用了 Spark 内置的 ShuffleManager 和动态资源分配功能。接着，在 Spark 应用程序的代码中就可以正常使用 Spark 的 Shuffle API 进行数据重排了。在使用过程中，我们可以通过控制 Spark 默认的 ShuffleManager 来对数据重排的效率进行优化，例如使用 SortShuffleManager 替代默认的 HashShuffleManager，以提高 Shuffle 的性能。 总之，Spark-3.1.1-yarn-shuffle.jar 的下载和使用是 Spark 应用程序中实现高效大规模数据处理的必要步骤之一，通过合理的 Shuffle 管理和优化可以显著提高 Spark 应用程序的性能和可扩展性，为大数据处理提供更高效的解决方案。

spark代码 spark-submit提交yarn-cluster模式

### 回答1： 使用spark-submit命令提交Spark应用程序到YARN集群模式，可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保已经安装了Spark和YARN，并且配置了正确的环境变量。 2. 编写Spark应用程序代码，并将其打包成jar包。 3. 打开终端，输入以下命令： spark-submit --class <main-class> --master yarn --deploy-mode cluster <jar-file> <args> 其中，<main-class>是Spark应用程序的主类名，<jar-file>是打包好的jar包路径，<args>是传递给应用程序的参数。 4. 提交命令后，Spark会将应用程序提交到YARN集群中，并在集群中启动应用程序的Driver程序。 5. 可以通过YARN的Web界面或命令行工具来监控应用程序的运行状态和日志输出。 注意事项： - 在提交应用程序时，需要指定--master yarn和--deploy-mode cluster参数，以告诉Spark将应用程序提交到YARN集群中运行。 - 如果应用程序需要访问HDFS或其他外部资源，需要在应用程序中指定相应的路径或URL，并确保YARN集群中的节点也能够访问这些资源。 - 在提交应用程序时，可以通过--num-executors、--executor-memory、--executor-cores等参数来指定应用程序在集群中的资源分配情况。 ### 回答2： Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，能够处理包括离线批处理、实时流处理、图形处理等多种数据处理场景。其中，Spark中常见的数据处理方式是通过RDD(弹性分布式数据集)来进行计算处理。 对于Spark应用的部署，有两种方式：一种是通过Spark Standalone模式，将Spark应用作为单一进程的方式运行；另一种则是通过YARN模式，将Spark应用分布到一组计算节点中去运行。在这里，我们介绍一种常见的部署方式：通过spark-submit命令将应用提交到YARN集群上运行。 spark-submit命令是Spark提供的专门用于提交应用的命令，根据不同的运行模式，有不同的参数指定方式。其中，将应用部署到YARN模式的一般命令如下： ./bin/spark-submit \ --class [app-class] \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ [--executor-memory <memory>] \ [--num-executors <num>] \ [path-to-app-jar] [app-arguments] 其中，各参数含义如下： 1. --class：指定应用的入口类。 2. --master：指定Spark应用运行在YARN模式下。 3. --deploy-mode：指定应用在YARN模式下的部署方式，有两种模式：client和cluster。其中，client模式是指在本地运行应用，而cluster模式则是将应用提交到YARN集群上运行。 4. --executor-memory：指定每个executor占用的内存大小。 5. --num-executors：指定在YARN集群上运行的executor数目。 6. [path-to-app-jar]：指定应用程序的jar包路径。 7. [app-arguments]：应用的命令行参数。 需要注意的是，将应用提交到YARN集群上运行时，需要提前从HDFS中将数据加载到内存中，否则可能会降低应用的性能。在代码中，可以通过使用SparkContext的textFile等方法，将HDFS中的数据读取到RDD中进行处理。 总之，通过spark-submit命令将Spark应用部署到YARN集群上运行，可以充分利用集群资源，实现高效处理大规模数据。而在代码编写方面，需要注意处理好HDFS中数据的读取和分布式操作等问题。 ### 回答3： Spark是一种开源的大数据处理框架，其可以通过Spark-submit进行提交。Spark-submit是一个命令行工具，可用于将Spark应用程序提交到集群中运行。它支持多种模式，包括local模式、standalone模式和yarn-cluster模式等。其中，在yarn-cluster模式中，Spark应用程序将在YARN集群上运行。 在使用Spark-submit提交Spark应用程序到YARN集群的时候，需要考虑以下几个方面： 1. 配置参数 首先，需要指定Spark-submit的参数，例如--class参数用于指定要运行的主类。在YARN集群上运行Spark应用程序需要使用--master参数，并将其设置为yarn-cluster。同时，可以添加其它的参数，例如--num-executors用于设置执行程序的数量，--executor-memory用于设置每个执行程序的内存。 示例: spark-submit --class com.test.TestApp \ --master yarn-cluster \ --num-executors 5 \ --executor-memory 4G \ /path/to/your/application.jar 2. 配置环境 为了让Spark应用程序在YARN集群上运行，需要为其配置适当的环境。需要确保所有必要的依赖项都已安装，并将其添加到Spark-submit命令中。在集群节点上，需要确保Spark和Hadoop已正确配置并运行。 3. 访问资源 将应用程序提交到YARN集群后，需要确保它能够访问必要的资源。这些资源包括存储在HDFS中的数据和应用程序所需的库和文件。如果应用程序需要访问外部资源，则还需要配置适当的访问权限。 总的来说，Spark-submit提交yarn-cluster模式是一种将Spark应用程序提交到YARN集群上运行的方法。在提交之前，需要考虑配置参数、配置环境和访问资源，以确保应用程序能够正确运行并访问所需的资源和库。

spark-sql on yarn 、spark-shell on yarn 详解

Spark SQL on Yarn 是在 Yarn 集群上运行 Spark SQL 的方式。它可以将 Spark SQL 作为 Yarn 上的应用程序来运行，并可以利用 Yarn 的资源管理和负载均衡功能。 Spark Shell on Yarn 是在 Yarn 集群上运行 Spark Shell 的方式。它可以将 Spark Shell 作为 Yarn 上的应用程序来运行，并可以利用 Yarn 的资源管理和负载均衡功能。在 Spark Shell on Yarn 中，用户可以直接在命令行中输入 Spark SQL 语句，并在 Yarn 集群上执行。

spark提交任务时如何使用--nodelabel-expression指定运行的节点

在Spark中，可以使用--conf spark.yarn.nodemanager.node-labels.expression参数来指定节点标签表达式。该参数允许用户在提交应用程序时使用--queue或--master参数来指定运行节点的标签表达式。例如，以下是一个使用标签表达式env == production来提交应用程序的示例命令： ./bin/spark-submit \ --class com.example.myapp.MyApp \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --conf spark.yarn.nodemanager.node-labels.expression=env==production \ --queue my-queue \ my-app.jar 这将使应用程序只在具有标签env=production的节点上运行。请注意，此功能要求使用YARN作为Spark的资源管理器。

spark-yarn模式的执行流程

1. 客户端提交应用程序：客户端将应用程序的jar包和配置文件提交给YARN ResourceManager。 2. ResourceManager启动ApplicationMaster：ResourceManager选取一个NodeManager，启动ApplicationMaster，ApplicationMaster负责应用程序的管理和资源调度。 3. ApplicationMaster向ResourceManager申请资源：ApplicationMaster向ResourceManager申请需要的资源，ResourceManager根据当前集群资源情况进行资源分配。 4. ApplicationMaster启动Executor：ApplicationMaster得到资源后，启动Executor在NodeManager上运行Executor。 5. Executor启动任务：Executor启动任务，执行应用程序的任务。 6. 任务执行：任务根据应用程序的逻辑进行计算。 7. 任务结束：任务执行结束后，将结果写入HDFS或其他存储介质。 8. ApplicationMaster关闭Executor：任务执行结束后，ApplicationMaster通知Executor关闭。 9. ApplicationMaster释放资源：ApplicationMaster释放占用的资源。 10. 应用程序结束：应用程序执行完毕，ResourceManager释放占用的资源，应用程序退出。

spark-sql cli 参数及使用

Spark-SQL CLI是Spark SQL的命令行界面，可以通过它来执行SQL查询和操作。以下是常用的参数及使用： 1. --master：指定Spark集群的master节点地址，例如--master yarn或--master local。 2. --executor-memory：指定每个executor的内存大小，例如--executor-memory 2g。 3. --driver-memory：指定driver的内存大小，例如--driver-memory 1g。 4. --num-executors：指定executor的数量，例如--num-executors 4。 5. --executor-cores：指定每个executor的CPU核数，例如--executor-cores 2。 6. --jars：指定需要加载的jar包，例如--jars /path/to/jar1,/path/to/jar2。 7. --files：指定需要加载的文件，例如--files /path/to/file1,/path/to/file2。 使用方法： 1. 启动Spark-SQL CLI：在终端输入spark-sql即可启动。 2. 执行SQL查询：在Spark-SQL CLI中输入SQL语句即可执行查询，例如SELECT * FROM table_name。 3. 加载数据：可以使用LOAD命令加载数据，例如LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE table_name。 4. 保存数据：可以使用INSERT命令保存数据，例如INSERT INTO TABLE table_name SELECT * FROM another_table。 5. 退出Spark-SQL CLI：在Spark-SQL CLI中输入quit或exit即可退出。

cdh6.3.2 spark-submit 提交作业到 yarn

### 回答1： 要将作业提交到CDH6.3.2的YARN集群上，需要使用以下命令： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class <main-class> <application-jar> <application-arguments> 其中，<main-class>是你的应用程序的主类，<application-jar>是你的应用程序的jar包路径，<application-arguments>是你的应用程序的参数。 例如，如果你的应用程序的主类是com.example.MyApp，jar包路径是/path/to/myapp.jar，应用程序需要传递两个参数arg1和arg2，则提交作业的命令如下： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.example.MyApp /path/to/myapp.jar arg1 arg2 提交作业后，Spark将在YARN集群上启动应用程序，并将日志输出到YARN的应用程序日志中。你可以使用YARN的命令行工具或Web UI来监视应用程序的运行状态和日志输出。 ### 回答2： 在CDH6.3.2框架中，使用spark-submit命令可以将作业提交到YARN资源管理器，实现分布式部署执行作业的功能。 具体步骤如下： 1. 在终端中使用spark-submit命令，指定主类名、执行参数等信息。 例如： bash spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --num-executors 3 \ --driver-memory 4g \ --executor-memory 2g \ --executor-cores 2 \ /path/to/examples.jar 100 --class参数指定执行的主类名，对应的jar文件已经上传至HDFS上。 --master参数指定使用YARN作为资源管理器，--deploy-mode参数指定执行模式为集群模式。 --num-executors参数指定申请的Executor个数。 --driver-memory参数指定Driver进程需要使用的内存大小，同样可以指定Executor进程的内存和核数。 2. 执行以上命令后，YARN资源管理器会为任务分配相应的资源，并启动作业执行。 3. 可以通过YARN界面查看作业的运行状况，包括Container的个数、启动时间、资源使用情况等。 4. 执行完成后，可以在日志文件和任务的输出目录中查看作业的输出结果。 总的来说，通过spark-submit命令提交作业到YARN非常方便，只需指定相应的参数即可实现作业的分布式部署，提高执行效率并节省时间。 ### 回答3： CDH 6.3.2 是包含了 Hadoop、Hive、Spark 等组件的大数据平台。要提交 Spark 作业到 YARN 集群，需要使用 spark-submit 命令。 首先，要确保已经安装了 CDH 6.3.2 和 Spark。然后，在本地编写好 Spark 作业代码，并上传到集群中的一个路径。 接下来，通过以下命令提交 Spark 作业： spark-submit \ --class com.example.YourMainClass \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --num-executors 4 \ --executor-memory 4g \ --executor-cores 2 \ /path/to/your/spark/job.jar \ arg1 arg2 其中，--class 参数指定主类，--master yarn 表示使用 YARN 集群作为 Spark 的资源管理器，--deploy-mode client 表示客户端模式， --num-executors、--executor-memory 和 --executor-cores 分别是设定 Spark 应用程序执行所需的 executor 数量、每个 executor 占用的内存和 CPU 核心数量。/path/to/your/spark/job.jar 是你上传的 Spark 作业包的路径，arg1 和 arg2 是你的应用程序所需要的参数。 提交成功后，Spark 应用程序就会在 YARN 上执行，输出结果会被打印到标准输出中或者存储到指定路径。 需要注意的是，提交的 Spark 作业路径和参数是相对于 YARN 集群上的路径和参数，而不是本地路径和参数。另外，如果采用了集群管理工具 Cloudera Manager 管理 CDH 6.3.2，也可以通过其提供的界面来提交 Spark 作业，更加方便快捷。

spark2-submit命令行说明

spark2-submit是Apache Spark 2.x版本中的命令行工具，用于提交Spark应用程序到集群中运行。它的基本语法如下： spark2-submit [options] <app jar | python file> [app arguments] 其中，[options]是可选的命令行选项，可以用来设置Spark应用程序的配置参数，例如--master用于设置Spark集群的主节点地址，--num-executors用于设置执行器的数量等等。<app jar | python file>是必须的参数，用于指定要提交的应用程序的jar包或Python文件。[app arguments]是可选的应用程序参数，用于传递给应用程序的命令行参数。 例如，以下命令将提交一个Java应用程序到Spark集群中运行： spark2-submit --class com.example.MyApp --master yarn --num-executors 10 myapp.jar arg1 arg2 该命令指定了应用程序的主类为com.example.MyApp，使用YARN作为集群管理器，设置了10个执行器，并传递了两个应用程序参数arg1和arg2。 总之，spark2-submit是Spark应用程序提交的重要工具，可以通过命令行选项来配置应用程序的运行环境和参数，方便地将应用程序提交到Spark集群中运行。

yarn安装vue-cli

要使用yarn来安装vue-cli，您可以使用以下命令： yarn global add @vue/cli 这将在全局范围内安装vue-cli。安装完成后，您就可以使用vue命令来创建和管理Vue项目了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [npm yarn 安装 vue](https://blog.csdn.net/xiaonilei/article/details/105261920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

全局安装vue-cli用yarn命令

要全局安装vue-cli并使用yarn命令，请按照以下步骤操作： 1. 打开终端或命令提示符窗口。 2. 运行以下命令来全局安装vue-cli：yarn global add @vue/cli 3. 等待安装完成后，运行以下命令来验证vue-cli是否安装成功：vue --version 4. 如果vue-cli被正确安装，则终端会显示vue-cli的版本号。 现在，您可以使用vue命令来创建和管理Vue.js项目。例如，要创建一个新的Vue.js项目，请执行以下命令： vue create my-project 这将在当前目录下创建一个名为my-project的新项目。

hadoop-yarn-client

### 回答1： Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是一个基于Hadoop的集群资源管理系统。Hadoop YARN Client是Hadoop YARN中的一部分，它是用来与YARN ResourceManager通信的客户端工具。 Hadoop YARN Client的主要功能是向YARN ResourceManager提交应用程序并获取集群的资源来执行这些应用程序。当一个应用程序需要在Hadoop集群上运行时，开发人员可以使用Hadoop YARN Client来编写和提交应用程序，然后该客户端将应用程序的相关信息发送给YARN ResourceManager。这些应用程序可以是MapReduce程序，也可以是其他类型的应用程序，例如Spark、Flink等。 使用Hadoop YARN Client，开发人员可以指定应用程序所需的计算资源和内存等配置参数。此外，Hadoop YARN Client还可以跟踪应用程序的状态，并显示有关应用程序执行进度和状态的相关信息。如果发生错误或异常，开发人员可以使用Hadoop YARN Client来取消或终止应用程序的执行。 Hadoop YARN Client利用YARN ResourceManager的资源调度功能，将应用程序提交给ResourceManager后，ResourceManager将根据集群的资源情况来分配相应的资源给该应用程序。此外，Hadoop YARN Client还可以与NodeManager通信，以获取有关执行任务的节点的信息，并监视应用程序的进度。 总的来说，Hadoop YARN Client提供了一个方便的方式来提交和管理应用程序的执行，并与YARN ResourceManager和NodeManager进行通信，以获取资源和监视应用程序的状态。通过使用Hadoop YARN Client，开发人员可以更容易地在Hadoop集群上运行和管理各种类型的应用程序。 ### 回答2： Hadoop YARN客户端是Hadoop生态系统中的一个关键组件，用于与YARN资源管理器进行通信，并提交、监控和管理MapReduce作业或其他分布式计算任务。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的分配和任务的调度。 Hadoop YARN客户端的主要功能包括作业的提交和监控。当用户想要运行一个MapReduce作业时，他们可以使用YARN客户端来提交该作业。YARN客户端将作业的执行所需要的资源需求和其他相关信息发送给YARN资源管理器。资源管理器根据集群中可用的资源和调度策略来分配资源，并将作业的任务分配给相应的节点上的容器来执行。 同时，YARN客户端还可以监控作业的执行进度和状态。用户可以通过YARN客户端查询和获取作业的相关信息，如已完成的任务数、失败的任务数、运行时间等。这些信息对于实时监控作业的运行状况以及进行作业调优非常有帮助。 此外，YARN客户端还可以用于管理作业的生命周期。用户可以使用YARN客户端来杀死正在运行的作业或取消已提交但未开始执行的作业。这对于当用户不再需要某个作业时或出现意外情况需要中断作业时非常有用。 总之，Hadoop YARN客户端是Hadoop生态系统中负责与YARN资源管理器通信的关键组件。它提供了作业的提交、监控和管理的功能，帮助用户实现高效的分布式计算任务。 ### 回答3： Hadoop-YARN-Client是Hadoop生态系统中的一个组件，它是Hadoop资源管理器（YARN）的客户端库。YARN是Hadoop的第二代资源管理系统，它的目的是为集群中的各个工作负载提供资源调度和管理服务。 Hadoop-YARN-Client的作用是允许用户通过编程方式与YARN交互，以便向集群提交应用程序，并监控和管理它们的执行。通过Hadoop-YARN-Client，用户可以以编程方式与YARN的应用程序客户端接口（API）进行交互，完成下列任务： 1. 提交应用程序：用户可以使用Hadoop-YARN-Client将一个应用程序提交给YARN。提交应用程序时，需要指定应用程序的类型、优先级、所需资源等信息，并将应用程序的代码和依赖项打包成一个本地或分布式的Jar文件。 2. 监控应用程序：一旦应用程序被提交到YARN，用户可以使用Hadoop-YARN-Client监控应用程序的执行情况。用户可以查询应用程序的状态、进度和资源使用情况等信息。 3. 管理应用程序：用户可以使用Hadoop-YARN-Client管理应用程序的执行。例如，用户可以请求YARN增加或减少分配给应用程序的资源，或者终止应用程序的执行。 总之，Hadoop-YARN-Client是Hadoop生态系统中与YARN交互的关键组件之一。它为用户提供了一种便捷的方式来提交、监控和管理在YARN上执行的应用程序，让用户能够更好地利用集群资源和进行任务调度。

yarn-client和yarn-cluster

yarn-client和yarn-cluster是Apache Hadoop中的两种不同的运行模式。yarn-client模式是指客户端模式，即应用程序的主要部分在客户端上运行，而应用程序的任务在集群中的节点上运行。yarn-cluster模式是指集群模式，即应用程序的主要部分和任务都在集群中的节点上运行。两种模式各有优缺点，具体使用哪种模式取决于应用程序的需求和特点。

spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz

spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz是什么？ Spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz 是 Spark 的一个软件包，用于分布式计算。Spark 是一个大数据处理的框架，是一种基于内存的计算框架，因为它可以将数据加载到内存中，所以比传统的 MapReduce 处理速度更快，通常用于数据处理、机器学习等任务中。 Spark 中有一个叫做“RDD”的概念，它是一种弹性分布式数据集，可以在集群中分布式存储和计算数据。Spark 还提供了一些 API，如 Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib 等，让用户可以更方便地进行数据处理、机器学习、图形计算等任务。 spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz 版本中包含了 3.1.3 版本的 Spark 和 3.2 版本的 Hadoop，以及其他一些必要的库文件，可以方便用户进行集群环境下的分布式计算。 使用 Spark 时，需要将它部署在一个分布式集群环境中。每个节点上都需要安装 Spark，并配置一些环境变量和参数，才能实现分布式计算。Spark 的运行需要依赖于 YARN 或 Mesos 等集群管理器，可根据自己的实际需求选择相应的管理器。 总的来说，spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz 是一个方便用户进行分布式计算、数据处理、机器学习等任务的软件包。它需要在分布式集群环境中运行，提高了计算效率和处理速度。如果你需要处理大规模数据或者进行复杂的计算任务，可以尝试使用 Spark 进行分布式计算，以提高计算效率和计算精度。

spark任务shell运行_spark任务 在spark-shell上能跑，但是在spark-submit上报错

这种情况一般是由于环境变量不同或者依赖包缺失导致的。你可以先检查一下 spark-submit 命令的参数是否正确，包括主类、jar包路径、提交模式等等。另外，建议你在提交任务时指定 --master 参数，指定要使用的 Spark 集群地址。 如果以上问题都没有，可以尝试在提交任务时指定 --conf 参数，将环境变量通过该参数传递进去。比如： spark-submit \ --class com.example.YourApp \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --conf "spark.executorEnv.PYTHONPATH=$PYTHONPATH" \ your-app.jar 最后，如果以上方法都没有解决问题，可以查看一下报错信息，看看是哪个依赖包缺失或者哪个配置项有误，然后在提交任务时加上相应的参数或者将缺失的依赖包添加到 CLASSPATH 中即可。

pyspark 实战只模式 local standalone模式下的pyspark和spark-submit 和 yarn模式

这个问题的意思是，如何在本地独立模式、spark-submit和yarn模式下实现Pyspark? 回答： 1. 本地独立模式下，可以使用pyspark shell或pyspark程序。在命令行输入“pyspark”即可启动pyspark shell，也可以编写Pyspark程序，然后运行pyspark程序。本地独立模式适合小规模数据处理。 2. 在spark-submit模式下，可以将编写好的Pyspark程序打包成jar包，然后使用spark-submit命令提交给集群运行。可以指定master为本地独立模式或者yarn模式。 3. 在yarn模式下，可以通过设置Hadoop环境变量，并将--master指定为yarn，然后使用spark-submit命令提交Pyspark程序。yarn模式适合大规模数据处理和分布式处理。 总之，Pyspark支持本地独立模式、spark-submit和yarn模式。具体选择哪种模式，需要视数据规模和处理需求而定。

yarn --daemon start

这是一个启动YARN守护程序的命令。它会启动所有YARN守护进程，包括ResourceManager和NodeManager。这个命令已经被废弃了，建议使用替代命令“start-yarn.sh”来启动YARN守护进程。例如，要启动YARN，请按照以下步骤操作： 1. 进入Hadoop安装目录的sbin目录，例如： cd /usr/local/hadoop/sbin 2. 使用以下命令启动YARN守护进程： ./start-yarn.sh 3. 等待一段时间，直到YARN守护进程启动完成。您可以通过查看日志文件或使用以下命令检查其状态： ./yarn node -list 如果YARN集群中有节点，该命令将列出这些节点。 4. 要停止YARN守护进程，请使用以下命令： ./stop-yarn.sh 这将停止YARN守护进程。 注意：在启动YARN之前，请确保已经启动了Hadoop集群的其他组件，例如NameNode和DataNode。

linux hadoop单节点安装hadoop配置mapred-site.xml

在Linux上安装Hadoop并配置mapred-site.xml文件的步骤如下： 首先，确保已经成功安装了Hadoop并配置好了hdfs-site.xml和core-site.xml文件。 1. 使用命令行工具进入Hadoop的安装目录，通常为/usr/local/hadoop。 2. 进入Hadoop的配置目录，使用命令cd etc/hadoop。 3. 使用文本编辑器（比如vi或nano）打开mapred-site.xml文件，命令为sudo nano mapred-site.xml。 4. 在mapred-site.xml文件中添加以下配置信息： xml <configuration> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </configuration> 上述配置将指定Hadoop使用YARN作为MapReduce的框架。 5. 保存文件并退出文本编辑器。 6. 检查配置是否生效，使用命令cat mapred-site.xml。 7. 启动Hadoop集群，使用命令start-all.sh。 现在，你已经成功安装了Hadoop，并配置好了mapred-site.xml文件。这个文件包含了Hadoop的MapReduce配置信息，以便集群能够正确地执行MapReduce作业。请注意，在单节点配置中，集群只有一个节点，因此所有的任务都将在该节点上运行。 当然，在实际的生产环境中，通常会使用多个节点来构建Hadoop集群以实现更高的性能和可扩展性。但通过以上步骤，你已经完成了单节点配置，可以开始在Linux上使用Hadoop并运行MapReduce作业了。

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怎么查看测试集和训练集标签是否一致

### 回答1： 要检查测试集和训练集的标签是否一致，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，加载训练集和测试集的数据。 2. 然后，查看训练集和测试集的标签分布情况，可以使用可视化工具，例如matplotlib或seaborn。 3. 比较训练集和测试集的标签分布，确保它们的比例是相似的。如果训练集和测试集的标签比例差异很大，那么模型在测试集上的表现可能会很差。 4. 如果发现训练集和测试集的标签分布不一致，可以考虑重新划分数据集，或者使用一些数据增强或样本平衡技术来使它们更加均衡。 ### 回答2： 要查看测试集和训练集标签是否一致，可以通过以下方法进行比较和验证。 首先，

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7210PixieDust：通过静态依赖跟踪进行声明性增量用户界面渲染0Nick tenVeen荷兰代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰n.tenveen@student.tudelft.nl0Daco C.Harkes荷兰代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰d.c.harkes@tudelft.nl0EelcoVisser荷兰代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰e.visser@tudelft.nl0摘要0现代Web应用程序是交互式的。反应式编程语言和库是声明性指定这些交互式应用程序的最先进方法。然而，使用这些方法编写的程序由于效率原因包含容易出错的样板代码。在本文中，我们介绍了PixieDust，一种用于基于浏览器的应用程序的声明性用户界面语言。PixieDust使用静态依赖分析在运行时增量更新浏览器DOM，无需样板代码。我们证明PixieDust中的应用程序包含的样板代码比最先进的方法少，同时实现了相当的性能。0ACM参考格式：Nick ten Veen，Daco C. Harkes和EelcoVisser。2018。通过�

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### 回答1： PyQt5中的QCalendarWidget控件支持以下事件： 1. selectionChanged：当用户选择日期时触发该事件。 2. activated：当用户双击日期或按Enter键时触发该事件。 3. clicked：当用户单击日期时触发该事件。 4. currentPageChanged：当用户导航到日历的不同页面时触发该事件。 5. customContextMenuRequested：当用户右键单击日历时触发该事件。 您可以使用QCalendarWidget的connect方法将这些事件与自定义槽函数连接起来。例如，以下代码演示了如何将selectionC

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

"FAUST领域特定音频DSP语言编译为WebAssembly"

7010FAUST领域特定音频DSP语言编译为WebAssembly0Stéphane LetzGRAME，法国letz@grame.fr0Yann OrlareyGRAME，法国orlarey@grame.fr0Dominique FoberGRAME，法国fober@grame.fr0摘要0本文演示了如何使用FAUST，一种用于声音合成和音频处理的函数式编程语言，开发用于Web的高效音频代码。在简要介绍语言，编译器和允许将同一程序部署为各种目标的体系结构系统之后，将解释生成WebAssembly代码和部署专门的WebAudio节点。将呈现几个用例。进行了广泛的基准测试，以比较相同一组DSP的本机和WebAssembly版本的性能，并进行了评论。0CCS概念0•应用计算→声音和音乐计算；•软件及其工程→功能语言；数据流语言；编译器；领域特定语言；0关键词0信号处理；领域特定语言；音频；Faust；DSP；编译；WebAssembly；WebAudio0ACM参考格式：Stéphane Letz，Yann Orlarey和DominiqueFober。2018年。FAUST领域特定音频

matlab三维数组变二维

### 回答1： 将一个三维数组变成二维数组需要使用reshape函数。假设三维数组名为A，大小为M*N*P，则可以使用以下代码将其变为一个二维数组B，大小为M*NP： ``` B = reshape(A, M, N*P); ``` 其中，M为原数组第一维的大小，N为第二维的大小，P为第三维的大小。reshape函数会将A数组的元素按列优先的顺序排列，然后将其重组为一个M行，NP列的二维数组B。 ### 回答2： 要将一个三维数组变为二维数组，我们可以使用reshape函数。reshape函数用于改变数组的维度，通过指定新数组的行数和列数来实现。 假设我们有一个三维数组A，它的大小