spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo

1>基础环境准备: jdk1.8.0_101 maven 3.3.9scala2.11.8 安装好上述软件,配置好环境变量,并检查是否生效. 2>配置maven:intellij idea maven配置及maven项目创建 3>设置maven编译内存 export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" 4.>使用maven命令编译源码. mvn -Pyarn -Phadoop- -Phive -P

在idea中新建了一Spark的项目,在做项目的编译打包的时候,提示如下错误信息: Error:(, ) java: -source 1.5 中不支持 lambda 表达式 (请使用 -source 或更高版本以启用 lambda 表达式) 解决方法是: 第一步: File --> Project Stucture 选择项目设置Lanugage level, 如下图所示 第二步: File --> Settings --> Compiler --> Java Compiler设置b

scala和java混合的spark程序之前使用其他配置始终有报找不到包的情况,尝试了一下如下配置可以打包成功.<build> <pluginManagement> <plugins> <!-- 编译scala的插件 --> <plugin> <groupId>net.alchim31.maven</groupId> <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId&g

1.从https://www.scala-sbt.org/download.html官网上寻找所需要的安装包 可以直接本地下载完扔进去也可以wget路径,在这里我用的是sbt1.2.8版本的,下载到/usr/local目录下 2.将下载的sbt文件中的sbt-launch.jar拷贝到/usr/local/下的sbt目录中的一级目录下 3.在/usr/local/sbt中创建一个sbt脚本(vim ./sbt),添加以下内容: SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1

Discovery starting. *** RUN ABORTED *** java.lang.RuntimeException: Unable to load a Suite class that was discovered in the runpath: org.apache.spark.util.MutableURLClassLoaderSuite at org.scalatest.tools.DiscoverySuite$.getSuiteInstance(DiscoverySui

在使用spark-submit的过程中,需要注意 spark-defaults.conf Spark-defaults.conf的作用范围要搞清楚,编辑driver所在机器上的spark-defaults.conf,该文件会影响 到driver所提交运行的application,及专门为该application提供计算资源的executor的启动参数 只需要在driver所在的机器上编辑该文件,不需要在worker或master所运行的机器上编辑该文件 举个实际的例子 spark.executo

Spark参数详解 (Spark1.6) 参考文档:Spark官网 在Spark的web UI在"Environment"选项卡中列出Spark属性.这是一个很有用的地方,可以检查以确保属性设置正确.注意,只有通过spark-defaults.conf, SparkConf, 或者 command line配置过的属性才会出现 .对于所有其他配置属性,控制内部设置的大多数属性具有合理的默认值,在没有额外配置的额情况下,可以假定使用默认值. 应用级别的参数 参数名称 默认值 释义 注释

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 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo

spark之java程序开发 1.Spark中的Java开发的缘由: Spark自身是使用Scala程序开发的,Scala语言是同时具备函数式编程和指令式编程的一种混血语言,而Spark源码是基于Scala函数式编程来给予设计的,Spark官方推荐Spark的开发人员基于Scala的函数式编程来实现Spark的Job开发,但是目前Spark在生产上的主流开发语言仍然是Java,造成这一事实的原因主要有以下几点: A.Java目前已经成为行业内的主流语言,社区相当活跃,相比于Scala而言,Jav

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

参考文献: http://blog.csdn.net/lxhandlbb/article/details/54410644 每次提交Spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包spark jars并上传)到hdfs上. 恶劣情况下,会在这里卡住很久. 解决: 在hdfs上创建目录: hdfs dfs -mkdir   /spark_jars 上传spark的jars(spark1.6 只需要上传spark-assembly-1.6.0-SNAPSHOT-ha

打包 Spark application 使用spark-submit启动Spark application spark-submit usage spark-submit option 运行模式相关 spark-submit options-常规 spark-submit options-classpath相关.driver.executor相关 spark-submit options-资源.配置相关 spark-submit options-YARN-only spark-submit o

前些天用maven编译打包spark,搞得焦头烂额的,各种错误,层出不穷,想想也是醉了,于是乎,换种方式,使用sbt编译,看看人品如何! 首先,从官网spark官网下载spark源码包,解压出来.我这边使用的是1.4.0版本. 然后,我们需要把sbt配置好,配置很简单,无非就是SBT_HOME什么的,大家可以参考官网给出的安装配置手册. 在window的命令行模式下进入刚刚解压的spark源码目录下,我们根据官网提示的命令输入: sbt -Pyarn -Phadoop-2.3 assembly

不多说,直接上干货! 福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege 问题详情 每次提交spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包sp

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事

Spark-1.5.2之自己定义打包编译,基于当前最新版本号的spark源代码1.5.2版本号. 自己编译spark是改动spark源代码的必备条件,改动的源代码自己定义打包生效后才干公布到生产环境中. 本地具体介绍Spark-1.5.2编译的过程 1.下载Spark-1.5.2的源代码 在官网下载,选择 一个合适自己网络的镜像 wget http://mirrors.noc.im/apache/spark/spark-1.5.2/spark-1.5.2.tgz 解压代码 tar zxfv sp

0.环境: java 1.8 scala 2.11.8 maven 3.5.0 idea 2017 spark 2.2.0 1完成以下配置 java环境变量 scala环境变量 maven setting配置文件jar包存放路径 idea下载scala plugins语言插件 idea配置maven setting及jar包存放路径 spark git :https://github.com/apache/spark.git 2编译spark源码 进入目录$spark_home 配置maven内

1.参考. 利用IDEA工具编译Spark源码(1.60~2.20) https://blog.csdn.net/He11o_Liu/article/details/78739699 Maven编译打包spark(2.1.0)源码及出现问题的解决方案(win7+Intellij IDEA) https://blog.csdn.net/u011464774/article/details/76704785 通过maven将spark源码导入ideahttps://blog.csdn.net/pcn

转载自https://github.com/linbojin/spark-notes/blob/master/ide-setup.md 搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境 工欲善其事,必先利其器,第一篇笔记介绍如何搭建源码研读和代码调试的开发环境. 一些必要的开发工具,请自行提前安装: scala 2.11.8 sbt 0.13.12 maven 3.3.9 git 2.10.2 IntelliJ IDEA 2016.3 (scala plugin) 本人使用macOS 10.12,所有

不多说,直接上干货!  spark-submit在哪个位置 [spark@master ~]$ cd $SPARK_HOME/bin [spark@master bin]$ pwd /usr/local/spark/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ll total -rwxr-xr-x. spark spark Feb beeline -rw-r--r--. spark spark Feb beeline.cmd -rw-r--r--. s