在Spark高速入门指南 – Spark安装与基础使用中介绍了Spark的安装与配置.在那里还介绍了使用spark-submit提交应用.只是不能使用vim来开发Spark应用.放着IDE的方便不用.这里介绍使用Intellij Idea搭建Spark的开发环境. 1.Intellij Idea的安装 因为Spark安装在Ubuntu环境中.这里的Idea也安装在Ubuntu中.首先是下载,到官网下载就可以.下载完后解压到待安装的文件夹: sudo tar -zxvf ideaIU-2016.1

1. 从官网下载Spark安装包,解压到自己的安装目录下(默认已经安装好JDK,JDK安装可自行查找): spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 2. 进入系统命令行界面,进入安装目录下,如"/安装目录/spark-1.6.0-bin-hadoop-2.6.0 ",输入命令"./bin/pyspark"验证pyspark能否运行,再输入命令“./bin/spark-shell”,查看scala环境能否运行.成功的

安装环境: 虚拟机:VMware® Workstation 8.0.1(网络桥接) OS:CentOS 7 JDK版本:jdk-7u79-linux-x64.tar Scala版本:scala-2.11.7 Spark版本:spark-1.4.0-bin-hadoop2.4 用户:hadoop安装Centos时创建的,属于管理员组 第一步:配置SSH 使用hadoop登录系统,在终端运行: yum install openssh-server 如果提示: 则是因为yum服务被占用,需要强制解锁:

目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上. GSpark C

在MacOs上配置hadoop和spark环境 Setting up Hadoop with Spark on MacOs Instructions 准备环境 如果没有brew,先google怎样安装brew 先uninstall老版本的Hadoop brew cleanup hadoop 然后更新homebrew formulae brew update brew upgrade brew cleanup 检查版本信息 brew info hadoop brew info apache-spa

兄弟连大数据培训和大家一起探究Jupyter配置 Spark 开发环境 简介 为Jupyter配置Spark开发环境,可以安装全家桶–Spark Kernel或Toree,也可按需安装相关组件. 考虑到一般人更喜欢一步到位,并且Toree将会代替Spark Kernel,故直接且仅需安装Toree即可,不过下面还是给出了所有的安装方法. Spark Kernel的安装 参照Spark Kernel支持的语言,安装好Spark Kernel后,其默认可以支持Scala,Python,R,SQL,对

          在配置Hadoop之前,应该先做以下配置   1.更改主机名 首先更改主机名,目的是为了方便管理.  输入:hostname  查看本机的名称  使用 hostname 修改当前主机名.  hostname test1 然后输入:vim /etc/sysconfig/network 修改主机名称 将HOSTNAME 的名称更改为你想要设置的名称   注:主机名称更改之后,要重启(reboot)才会生效. 输入:vim /etc/hosts 添加 主机IP 和对应的主机名称,做

eclipse在对spark的支持上并不友好,所以需要新下载并安装IntelliJ IDEA 2019.1.我下载安装的是专业版的,直接在网上搜索了破解码进行破解. 1. 配置java和scala IDE的配置是我陌生的,所以可能会有一些错误的多余的操作. 安装scala插件:选择Plugins-搜索scala—安装scala插件—重启 重启后选择新建项目,可以在项目选择中找到scala.我新建的是scala-IDE项目,在新建界面选择java SDK(java jdk目录)和SCALA SDK

Spark源码编译与环境搭建 Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars; Spark编译: git clone https://github.com/apache/spark.git spark_src cd spark_src export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512

1 安装JDK   1) 进入JDK官网 2) 下载JDK安装包 3)配置环境变量,在/etc/profile增加以下代码 JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.6.0_38 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/tools.jar export JAVA_HOME PATH CLASSPATH 4)

来自: 代码大湿 代码大湿 1 相关介绍 jupyter notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含活的代码,方程的文件,可视化和解释性文字.用途包括:数据的清洗和转换.数值模拟.统计建模.机器学习和更多.支持40多中语言.python ,R,go,scala等. Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结

大数据情结 还记得上次跳槽期间,与很多猎头都有聊过,其中有一个猎头告诉我,整个IT跳槽都比较频繁,但是相对来说,做大数据的比较"懒"一些,不太愿意动.后来在一篇文中中也证实了这一观点,分析说大数据领域从业者普遍认为这是一个有前景,有潜力的方向,大多数希望有所积累,所以跳槽意愿不是很强烈. 14年的时候开始接触Hadoop,在Windows下搭了好几次环境,单机版.伪分布式和分布式都搭建过.那时候需要在Windows下装个虚拟机,在虚拟机中再装个Ubuntu,之后在Ubuntu上开始装j

Spark摘说 Spark的环境搭建涉及三个部分,一是linux系统基础环境搭建,二是Hadoop集群安装,三是Spark集群安装.在这里,主要介绍Spark在Centos系统上的准备工作--linux系统基础环境搭建.这个主要包括: 运行环境说明:硬软件环境.集群网络环境.Linux使用工具(xshell和xftp) 样板机环境搭建:安装操作系统及创建hadoop用户.设置系统环境(机器名,IP地址,Host映射文件,关闭防火墙.SElinux).配置运行环境(更新OpenSSL--可选,修改

参考<深入理解Spark:核心思想与源码分析> Spark使用Scala进行编写,而Scala又是基于JVM运行,所以需要先安装JDK,这个不再赘述. 1．安装Scala 安装获取Scala: wget http://download.typesafe.com/scala/2.11.5/scala-2.11.5.tgz 将下载的文件移动到自家想要放置的目录. 修改压缩文件的权限为755(所有者读写执行,同组成员读和执行,其他成员读和执行) chmod 755 scala-2.11.5.tgz

首先准备3台电脑或虚拟机,分别是Master,Worker1,Worker2,安装操作系统(本文中使用CentOS7). 1.配置集群,以下步骤在Master机器上执行 1.1.关闭防火墙:systemctl stop firewalld.service 1.2.设置机器ip为静态ip 1.2.1.修改配置 cd /etc/sysconfig/network-scripts/ vim ifcfg-eno16777736 更改内容如下: BOOTPROTO=static #配置静态IP,网关,子网

1.hive执行引擎 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Hive on Spark.由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多. 默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark. 2.前提条件:安装JDK-1.8/hadoop-2.7.2等,参考之前的博文 3.下载hi

环境准备:3台CentOS7,64位,Hadoop2.7需要64位Linux 192.168.20.161  192.168.20.162  192.168.20.163 三台机器分别叫host01.xyy host02.xyy host03.xyy /etc/hosts 追加 192.168.20.161  host01.xyy 192.168.20.162  host02.xyy 192.168.20.163  host03.xyy 三台机器都是 用户名root 密码root   用户名ha

一.JDK环境构建 在指定用户的根目录下编辑.bashrc文件,添加如下部分: # .bashrc # Source global definitions if [ -f /etc/bashrc ]; then . /etc/bashrc fi # User specific aliases and functions JAVA_HOME=/data01/java/jdk1.8.0_121 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHexport PATH JAVA_HOME 运行sour

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. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu14.04中配置Spark

环境: linux spark1.6.0 hadoop2.2.0 一.安装scala(每台机器)   1.下载scala-2.11.0.tgz   放在目录: /opt下,tar -zxvf scala-2.11.0.tgz   2.在hadoop用户下   vim /etc/profile 3.在profile文件加入Scala路径   export SCALA_JAVA=/opt/scala- export PATH=$PATH:$SCALA_JAVA/bin    4.使配置环境生效 so