本来这个问题真的没必要写的,可是真的困扰我太久%>_<%,决定还是记录一下. 首先,最权威清晰的安装文档还是官方的: Building the NetCDF-4.2 and later Fortran libraries (写此文时,最近版为4.2) 那这个文档最开始就告诉我们,自NetCDF库4.2版本以后,Fortran的库和C的库就要分开build啦!而且要装Fortran的库必须先装好C的库. 所以先装C的库咯:仍然官方文档: Getting and Building NetCDF-C…

原文连接:http://spark.apache.org/docs/1.5.0/building-spark.html · Building with build/mvn · Building a Runnable Distribution · Setting up Maven’s Memory Usage · Specifying the Hadoop Version · Building With Hive and JDBC Support · Building for Scala 2.11…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .编译Spark .时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是单进程),Maven编译成功前后花了3.4个小时. 1.1 编译Spark(SBT) 1.1.1 安装git并编译安装 1.  从如下地址下载git安装包 http://www.onlinedown.net/softdown/169333_2.htm http…

一.环境说明 Mac OSX Java 1.7.0_71 Spark 二.编译安装 tar -zxvf spark-.tgz cd spark- ./sbt/sbt assembly ps:如果之前执行过编译,需要执行 ./sbt/sbt clean  清理后才能重新编译. 三.运行 adeMacBook-Pro:spark- apple$ ./bin/spark-shell log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apach…

参考文档:http://spark.apache.org/docs/1.6.0/building-spark.html spark安装需要选择源码编译方式进行安装部署,cdh5.10.0提供默认的二进制安装包存在未知问题,如果直接下载spark二进制安装文件,配置完成后会发现启动spark及相关使用均会报错. 编译spark需要联网,spark使用scala语言编写,所以运行spark需要scala语言,上一步已经安装了scala,scala使用java编写,所以安装scala需要jdk支持,上…

[注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用这些编译好的安装包进行部署. 1.运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频…

前言: CDH4不带yarn和spark, 因此需要自己搭建spark集群. 这边简单描述spark集群的安装过程, 并讲述spark的standalone模式, 以及对相关的脚本进行简单的分析. spark官网: http://spark.apache.org/downloads.html *)安装和部署 环境: 172.16.1.109~172.16.1.111三台机器(对应域名为tw-node109~tw-node111), centos6.4, 已部署cdh4 目标是: 搭建一个spar…

A.1  编译Hadoop A.1.1  搭建环境 第一步安装并设置maven 1.  下载maven安装包 建议安装3.0以上版本(由于Spark2.0编译要求Maven3.3.9及以上版本),本次安装选择的是maven3.3.9的二进制包,下载地址如下: http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven-3/ 2.  上传git并解压缩 把下载的maven安装包上传到/home/spark/work目录,使用如下命令解压缩并把文件夹移动到/app/sof…

简介 Husky是一个大数据分布式开发框架,用C++开发,因为粗粒度(coarse-grained)平台(如Spark,Hadoop,Flink)MR耗时太大,然后细粒度(fine-grained)平台(GraphX等)编程难度较大,同时细粒度在数据平台之间转移会很耗时.Husky就是在粗粒度和细粒度之间做一个权衡,在PageRank上,他的性能是Spark的30+倍. Husky主页:http://www.husky-project.com/ 升级gcc到5.3 参见博客 http://www…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,…