一.环境准备 1.Python 3.6 64位+jre 64位+win64位(jre和Python位数一致) 2.安装jpype,安装的时候输入 pip install jpype1 2.1安装提示error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required... 解决办法:https://blog.csdn.net/tayhh/article/details/78601889 二.两种调用jar包的方法 1.通过命令行 import subprocessimport

spark-submit 报错:must specify resource 取消关注 | 1 ... 我的submit.sh内容: /bin/spark-submit \ --class abc.package.manclass \ --master spark:10.30.40.50:7077 \ --executor-memory 2g /home/abc/abc.jar 然后报错,Error : Must specify a primary resource (JAR or python

背景与需求 最近学习并安装使用了HttpRunner框架去尝试做接口测试,并有后续在公司推广的打算. HttpRunner由Python开发,调用接口时需要依赖Python:而大多数公司的扩展工具包使用Java编写,测试同学使用Python重新实现不显示. 目前网上的资料均停留在对单个JAR包的引用于使用上,对于使用多个有依赖关系的JAR包的方法并未提及. JPype介绍 1. JPype是什么: JPype是一个能够让 python 代码方便地调用 Java 代码的工具,从而克服了 pytho

Python 的 JPype 模块调用 Jar 包 背景与需求 最近学习并安装使用了HttpRunner框架去尝试做接口测试,并有后续在公司推广的打算. HttpRunner由Python开发,调用接口时需要依赖Python:而大多数公司的扩展工具包使用Java编写,测试同学使用Python重新实现不显示. 目前网上的资料均停留在对单个JAR包的引用于使用上,对于使用多个有依赖关系的JAR包的方法并未提及. JPype介绍 1. JPype是什么: JPype是一个能够让 python 代码方便

  1 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 2 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用自己最熟悉最顺手的语言以及框架来做移动端自动化测试: 不要为了移动

写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大

基于Appium.Python的自动化测试环境部署和实践   第一章 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 第二章 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用

JPype documentation JPype is an effort to allow python programs full access to java class libraries. This is achieved not through re-implementing Python, as Jython/JPython has done, but rather through interfacing at the native level in both virtual m

最近从Hadoop 1.x 转到Hadoop 2.x 同时将一些java 程序转为Scala的程序将平台上的代码减少了很多,在实施的过程中,开到一些Spark相关的YARN的部署上都是基于之前的Hadoop 1.x的部分方式,在Hadoop2.2 +版本之上 基本上就不用这么部署了.其原因就是Hadoop YARN 统一资源管理. 在Spark官网上 Spark应用在集群上以独立的进程集合运行,在你的主程序(称为驱动程序)中以SparkContext对象来调节. 特别的,为了在集群上运行, Sp

监控Spark应用有很多种方法. Web接口每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息,默认在4040端口.这些信息包括: 任务和调度状态的列表RDD大小和内存使用的统计信息正在运行的executor的信息环境信息你可以在浏览器中打开http://<driver-node>:4040网址来访问这些信息.如果在同一台机器上有多个SparkContext正在运行,那么他们的端口从4040开始依次增加(4041,4042等). Spark在单机模式下也提供

  配置JDK: tar -xzvf jdk-7u71-linux-x64.tar.gz rm -f jdk-7u71-linux-x64.tar.gz 测试:java -version 配置Gradle: unzip gradle-2.1-all.zip rm -f gradle-2.1-all.zip 测试:gradle -version 配置ant: tar -zxpvf apache-ant-1.9.4-bin.tar.gz rm -f apache-ant-1.9.4-bin.tar.

集群模式概述 该文档给出了 Spark 如何在集群上运行.使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述.通过阅读 应用提交指南 来学习关于在集群上启动应用. 组件 Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行,在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调(称之为 driver 程序). 具体的说,为了运行在集群上,SparkContext 可以连接至几种类型的 Cluster Manager(既可以用 Spark 自己的 Standlone Cluster Manager,或者

网上提交 scala spark 任务的攻略非常多,官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法.但是对于 python 的提交提及得非常少,能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩. 官方文档对于任务提交有这么一段介绍,但是初次使用者依然会非常疑惑: Bundling Your Application’s Dependencies If your code depends on other projects, you will need to package the

Hadoop生态圈-Ranger数据安全管理框架 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Ranger简介 Apache Ranger是一款被设计成全面掌握Hadoop生态系统的数据安全管理框架.它为Hadoop生态系统中众多的组件提供了一个统一的数据授权和管理界面.使得系统管理员只需面对Ranger一个系统,就能对Hadoop整个生态体系进行数据授权,数据管理与审计.详情请参考官网:http://ranger.apache.org/index.html. Rang

参考自https://blogs.msdn.microsoft.com/pliu/2016/06/18/run-hue-spark-notebook-on-cloudera/ 说明 使用Cloudera Manager部署CDH群集时,可以使用Hue Web UI运行Hive和Impala查询.但Spark笔记本没有开箱即用.在CDH上安装和配置Spark笔记本并不像现有文档中描述的那样简单.在本博客中,我们将提供有关如何在CDH上使用Livy启用Hue Spark笔记本的分步说明. 在撰写本文

1.安装mesos #用centos6的源yum安装 # rpm -Uvh http://repos.mesosphere.io/el/6/noarch/RPMS/mesosphere-el-repo-6-2.noarch.rpm # yum install mesos -y 注意:如果要运行Mesos而不将其安装到系统的默认路径中(例如,如果您缺乏安装它的管理权限),请传递 --prefix选项configure以告诉它在哪里安装.例如,通过 --prefix=/home/me/mesos.默

本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark为使用者提供了大量的工具和脚本文件,使得其部署与开发变得十分方便快捷,本章将会分别从运行(含集群部署).开发以及源码编译三个角度,来介绍Spark相关环境的具体配置流程.对于初次接触Spark的读者,建议仅需阅读运行环境部署和开发环境部署两节内容,如果后期有源码编译或者源码学习需求,再回头来阅读相关章节. 2.1  Spark运行环境配置 Spark能够运行

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou

Cluster Mode Overview Link:http://spark.apache.org/docs/2.2.0/cluster-overview.html Spark应用(Applications)作为独立的进程运行在集群中. Driver程序中持有SparkContext对象,集群中运行Spark应用的步骤: (1)SparkContext连接Cluster Manager(Spark自己的Standalone cluster manager,Mesos,YARN,Kubernet

Spark applications run as independent sets of processes on a cluster, coordinated by the SparkContext object in your main program (called the driver program). Specifically, to run on a cluster, the SparkContext can connect to several types of cluster

Components Spark applications run as independent sets of processes on a cluster, coordinated by the SparkContext object in your main program (called the driver program).Spark应用程序作为一系列独立的进程运行在集群上,被在main程序中的SparkContext对象(驱动程序)协调. Specifically, to run