安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

前言:工欲善其事,必先利其器.倘若不懂得构建一套大数据挖掘环境,何来谈Data Mining!何来领悟“Data Mining Engineer”中的工程二字!也仅仅是在做数据分析相关的事罢了!此文来自于笔者在实践项目开发中的记录,真心希望日后成为所有进入大数据领域挖掘工程师们的良心参考资料.下面是它的一些说明: 它是部署在Windows环境,在项目的实践开发过程中,你将通过它去完成与集群的交互,测试和发布: 你可以部署成使用MapReduce框架,而本文主要优先采用Spark版本: 于你而言,

在做项目的时候代码已经更新为hadoop 2.7  spark 2.1 scala 2.11.8版本,但是服务器版本使用的是hadoop2.6 spark1.6 以及scala2.10.6版本,,主程序包为main.jar启动程序使用 java -jar xxx.jar 但是使用过程中 报错 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.runtime.ObjectRef.create(Ljav a/lang

查看hive source下面的pom.xml,可以找到官方默认发布的hive版本对应的spark版本,在实际部署的时候,最好按照这个版本关系来,这样出现兼容问题的概率相对较小. 下面面列出一部分对应关系,在实际部署中可以到github上去查询具体的版本对应关系,地址为https://github.com/apache/hive apache-hive-1.2.2-src <spark.version>1.3.1</spark.version>apache-hive-2.1.1-s

spark版本定制课程-第1课 1.学习本课程可以自己动手改进spark,或者给spark增加功能.增加某些官方没有提供的功能,通过本课程希望早就一些顶级spark专家,根据整个社会的需要对spark进行扩展或者定制.2.通过前三课就可以对spark streaming透彻理解3.为什么要对spark streaming为切入点对spark进行定制? #spark最开始并没有streaming等其他框架,最开始就是很原始的spark core,要做自己源码定制版本,以streaming作为切入点

没想到,在我的hadoop2.2.0小集群上上安装传说中的Spark竟然如此顺利,可能是因为和搭建Hadoop时比较像,更多需要学习的地方还是scala编程和RDD机制吧 总之,开个好头 原来的集群:全源码安装,包括hadoop2.2.0 hive0.13.0 hbase-0.96.2-hadoop2  hbase-0.96.2-hadoop2   sqoop-1.4.5.bin__hadoop-2.0.4-alpha  pig-0.12.1 hive和hbase的版本要求比较严格,才能相互调用

本次基于Hadoop2.6版本进行分布式配置,Linux系统是基于CentOS6.5 64位的版本.在此设置一个主节点和两个从节点. 准备3台虚拟机,分别为: 主机名 IP地址 master 192.168.80.10 slave1 192.168.80.11 slave2 192.168.80.12 1.修改主机名称,把三个节点分别修改下面的文件,修改主机名为master,slave1,slave2(root用户操作),重启生效 vi /etc/sysconfig/network 2.把三个节

Source code: Spark 源码,需要编译才能使用,另外 Scala 2.11 需要使用源码编译才可使用   Pre-build with user-provided Hadoop: "Hadoop free" 版,可应用到任意 Hadoop 版本   Pre-build for Hadoop 2.6 and later: 基于 Hadoop 2.6 的预先编译版,需要与本机安装的 Hadoop 版本对应.可选的还有 Hadoop 2.4 and later.Hadoop 2

spark-submit官方文档 :http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html Launching Applications with spark-submit ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key&

①csd包:http://archive.cloudera.com/spark2/csd/    下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jar ②parcel包:http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.2.0.cloudera1/ 下载 SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p0.142354-el6.parcel SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p

  2016年11月5日 We are proud to announce that Apache Spark won the 2016 CloudSort Benchmark (both Daytona and Indy category). A joint team from Nanjing University, Alibaba Group, and Databricks Inc. entered the competition using NADSort, a distributed s

使用spark-shell命令进入shell模式

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置zookeeper3.4.12 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(八)安装zook

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何配置hadoop2.9.0 HA 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(十)安装hadoop2.9.0搭建HA> 安装hadoop的服务器: 192.168.0.120 master 192.168.0.121 slave1 192.168.

一 部署本地spark环境 1.1  安装好JDK       下载并安装好jdk1.7,配置完环境变量.   1.2 Spark环境变量配置       去http://spark.apache.org/downloads.html网站下载相应hadoop对应的版本,我下载的是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz,spark版本是1.6,对应的hadoop版本是2.6 解压下载的文件,假设解压 目录为:D:\Spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.将D:\sp

一,开源软件版本: hadoop版本 : hadoop-2.7.5 hive版本 :apache-hive-2.1.1 spark版本: spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 各个版本到官网下载就ok,注意的是版本之间的匹配 机器介绍,三台机器,第一台canal1为主节点+工作节点,另两台为工作节点: 10.40.20.42 canal110.40.20.43 canal210.40.20.44 canal3 二.搭建hadoop集群 1.配置环境变量  vim /etc/prof

DataManager启动失败 启动过程中发现一个问题:slave1,slave2,slave3都是只启动了DataNode,而DataManager并没有启动: [spark@slave1 hadoop-]$ jps Jps DataNode [spark@slave2 hadoop-]$ jps Jps DataNode [spark@slave3 hadoop-]$ jps Jps DataNode 这里一个错误原因可以从: slaves各自的nodemanager日志查看. 查看slav

启动之后发现slave上正常启动了DataNode,DataManager,但是过了几秒后发现DataNode被关闭 以slave1上错误日期为例查看错误信息: /logs/hadoop-spark-datanode-slave1.log 找到错误信息: -- ::, WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Failed to add storage directory [DISK]/dfs/data/ java.io.IOExcep

今天在使用spark存储hbase的时候遇到异常Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.metric()Lio/netty/buffer/PooledByteBufAllocatorMetric; 心想肯定又是版本号不对应问题.后面经过一顿百度,明白了应该到集群管理系统上去查看对应的版本号.由于本项目使用的ambari集群管理系统,所以去

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

Spark 入门 目录 一. 1. 2. 3. 二. 三. 1. 2. 3. (1) (2) (3) 4. 5. 四. 1. 2. 3. 4. 5. 五.         Spark Shell使用 1. 2. 六.         运行WordCount Demo 1. 2. 3. 七.         Spark TopKey Demo 八. 1. 2. 一. Spark功能和优势 1.        Spark功能 Spark类似于MapReduce,是另一种分布式计算框架,由于MapRe