1   IDEA创建maven项目进行测试 v创建一个新项目,步骤如下: 选择“Enable Auto-Import”,加载完后:选择“Enable Auto-Import”,加载完后: 添加SDK依赖: 点击OK  ok 可以看到scala包加载成功 再修改pox.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-in

SparkSession spark = SparkSession .builder() .master("local[*]") .enableHiveSupport() .config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///E:/git/bigdata_sparkIDE/spark-ide/workspace/functionModule/spark-warehouse") .getOrCreate(); 在使

1.首先到github上下载hadoop-common-2.2.0-bin-master 2.解压放到自定义目录下 再将hadoop.dll文件复制到windows/System32目录下 3.配置环境变量 再运行项目就OK了

在运行本地运行spark或者hadoop代码时可能会遇到一下三种问题   1.Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.io.native.NativeID$Windows.access0 2.java.lang.NullPointerException at java.lang.ProcessBuilder.start. 3.java.io.IOException: Coul

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

Spark程序本地运行   本次安装是在JDK安装完成的基础上进行的!  SPARK版本和hadoop版本必须对应!!! spark是基于hadoop运算的,两者有依赖关系,见下图: 前言: 1.环境变量配置: 1.1 打开“控制面板”选项 1.2.找到“系统”选项卡 1.3.点击“高级系统设置” 1.4.点击“环境变量” 2.新建和编辑环境变量 1.下载hadoop-2.6.0.tar.gz文件,并解压在本地 1.1 新建环境变量上配置 HADOOP_HOME D:\JAVA\hadoop 1

如何在本地使用scala或python运行Spark程序   包含两个部分: 本地scala语言编写程序,并编译打包成jar,在本地运行. 本地使用python语言编写程序,直接调用spark的接口,并在本地运行.     一,scala在本地能成功调用并运行spark接口的主要原理: spark发布版会将spark所有能力,和依赖包一起打包成spark-assembly.jar,并能够在单机模式下运行spark的local模式. spark发布版提供spark-submit等工具来提交jar和

1.建立spakTesk项目,建立scala对象Test 2.Tesk对象的代码如下 package sparkTest /** * Created by jiahong on 15-8-2. */ import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]) { ) { System.err.println("Usage: <file>") Syst

安装时后的idea,项目不能运行,pom.xml文件不能下载到本地仓库,maven配置是正确的 项目上传到svn后,同事下载项目后,没有识别出来mavn中的pom.xml文件,导致idea不能自动下载依赖包, 解决办法是选中pom.xml文件,右键-" add as maven project"

Tachyon实战应用 配置及启动环境 修改spark-env.sh 启动HDFS 启动Tachyon Tachyon上运行Spark 添加core-site.xml 启动Spark集群 读取文件并保存 Tachyon运行MapReduce 修改core-site.xml 启动YARN 运行MapReduce例子 1  配置及启动环境 1.1.1 修改spark-env.sh 修改$SPARK_HOME/conf目录下spark-env.sh文件: $cd /app/hadoop/spark-/

VScode配置CMD本地运行环境(2.0) 官方Task.json说明 完整的Task.json配置信息 Task.json预定义变量 看了很多网上的教程都说需要下载VScode的python插件,然而我只是想配置一下能使用其在终端输入输出,研究了一段时间发现其实所有能在cmd运行的命令直接配置一下task.json即可(以python为例). 在没有编译环境的.py文件中按下CTRL + SHIFT + B,就会在工作空间出现一个.vscode文件夹,[运行必须有工作空间(导入文件夹到工作空

声明:本文由w3h5原创,转载请注明出处:<webpack正式.测试环境接口地址本地运行及打包命令配置> https://www.w3h5.com/post/521.html 为了方便开发,节省接口地址修改维护时间,可以通过 webpack 配置,区分正式.测试环境. 可以方便的通过一个命令或者参数,运行或者连接不同环境的接口地址: # 本地运行测试环境 npm run dev # 本地运行正式环境  npm run prod # 测试环境打包 npm run build # 正式环境打包 n

参照这篇文章 http://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/loading-node-credentials-shared.html You can keep your AWS credentials data in a shared file used by SDKs and the command line interface. The SDK for JavaScript automatically sea

存储系统 Spark任务需要从一些外部的存储系统加载数据(如:HDFS 或者 HBase),重要的是存储系统要接近Spark系统,我们有如下推荐:   (1)如果可能,运行Spark在相同的HDFS节点,最简单的方法是建立一个引发相同的节点上的集群独立模式(http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html),和配置Spark的Configure和Hadoop的内存和CPU使用避免干扰(对于Hadoop,) 或者 你能够运行Hado

如何安装Spark 安装和使用Spark有几种不同方式.你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera,HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用.或者你也可以使用在云端环境(如Databricks Cloud)安装并配置好的Spark. 在本文中,我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它.最近Spark刚刚发布了1.2.0版本.我们将用这一版本完成示例应用的代码展示. 如何运行Spark 当你在本地机器安装

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

本文转自:http://ifeve.com/spark-mesos-spark/ 在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行. 在Mesos集群中使用Spark的主要优势有: 可以在Spark以及其他框架(frameworks)之间动态划分资源. 可以同时部署多个Spark实例,且各个实例间的资源分配可以调整. 工作原理 在独立部署的Spark集群中,下图里的Cluster Manager代表Spark master.然而,在Mesos集群中,

1.Spark1.x 属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&quo

以往都是用java运行spark的没问题,今天用scala在eclipse上运行spark的代码倒是出现了错误 ,记录 首先是当我把相关的包导入好后,Run,报错: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkCont

一.下载解压 二.配置 (假设已经配置了Java.Hadoop) 1.环境变量 2.spark配置 进入spark安装目录,复制文件 编辑spark-env.sh文件,在文件中添加如下信息(括号中路径为Hadoop的路径),有了下面的配置信息以后,Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中,也可以从HDFS中读取数据.如果没有配置上面信息,Spark就只能读写本地数据,无法读写HDFS数据. 3.运行自带案例 接下来会出现版一大堆信息 4.启动spark(没有启动Hadoo

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties // :: ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable C:\notos\software\hadoop\hadoop-\bin\wi