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

一.Mac  OS  X内核编程开发官方文档: I/O Kit Fundamentals: I/O Kit基础 - Mac OS X系统内核编程 https://developer.apple.com/library/mac/#documentation/devicedrivers/conceptual/IOKitFundamentals/index.html Threading Programming Guide:MAC OS X 线程编程指南 - Mac OS X系统内核编程 http://

问题导读1.GraphX提供了几种方式从RDD或者磁盘上的顶点和边集合构造图?2.PageRank算法在图中发挥什么作用?3.三角形计数算法的作用是什么?Spark中文手册-编程指南Spark之一个快速的例子Spark之基本概念Spark之基本概念Spark之基本概念(2)Spark之基本概念(3)Spark-sql由入门到精通Spark-sql由入门到精通续spark GraphX编程指南(1)Pregel API 图本身是递归数据结构,顶点的属性依赖于它们邻居的属性,这些邻居的属性又依赖于自

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

今天做实验[Spark SQL 编程初级实践],虽然网上有答案,但都是用scala语言写的,于是我用java语言重写实现一下. 1 ．Spark SQL 基本操作将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json.{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }{ "id":2, "name":"Bob&q

近期也有开始研究使用spark streaming来实现流式处理.本文以流式计算word count为例,简单描述如何进行spark streaming编程. 1. 依赖的jar包 参考<分别用Eclipse和IDEA搭建Scala+Spark开发环境>一文,pom.xml中指定依赖库spark-streaming_2.10.jar. <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId&

Spark Streaming 编程指南 Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLli

03.IDEA下Spark API编程 3.1 编程实现Word Count 3.1.1 创建Scala模块 3.1.2 添加maven支持,并引入spark依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSc

1.安装scala 从http://www.scala-lang.org下载scala-2.11.7.tgz并解压缩 将解压缩的文件夹用mv指令移动到/usr/local/share mv [scalapath] /usr/local/share 修改/etc/profile文件权限. sudo vim /etc/profile 添加path:   把下面的一行代码加入到profile文件末尾 export PATH="$PATH:/usr/local/share/scala-2.11.7/bi

不多说,直接上干货! 不带Hive支持 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.</artifactId> <version></version> </dependency> 带Hive支持(推荐使用) <dependency> <groupId>org.apache.spark&l

实验 5  Spark SQL 编程初级实践    参考厦门大学林子雨 1． Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 employee.json. { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 } { "id":2,"name":"Bob","

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf

每次接触一个新的知识之前我都抱有恐惧之心,因为总认为自己没有接触到的知识都很高大上,比如上篇介绍到的Hadoop的安装与使用与本篇要介绍的Spark,其实在自己真正琢磨以后才发现本以为高大上的知识其实也不过如此. 由于Spark是最新火起来的处理大数据的框架,国内教程资源少之甚少,所以本篇文章是本人在看了Spark官网的快速入门教程后总结下来的经验,由于Spark同Hadoop一样可以运行在多种模式下,而本人又比较穷只有一台电脑,所以本篇文章为大家介绍如何在mac系统的本地模式下安装Spark以

一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp

转载自:http://www.aboutyun.com/thread-19652-1-1.html 问题导读 1.spark共享变量的作用是什么?2.什么情况下使用共享变量?3.如何在程序中使用共享变量?4.广播变量源码包含哪些内容? spark编程中,我们经常会遇到使用全局变量,来累加或则使用全局变量.然而对于分布式编程这个却与传统编程有着很大的区别.不可能在程序中声明一个全局变量,在分布式编程中就可以直接使用.因为代码会分发到多台机器,导致我们认为的全局变量失效.那么spark,spark

函数式编程进阶 1.函数和变量一样作为Scala语言的一等公民,函数可以直接复制给变量: 2.函数更长用的方式是匿名函数,定义的时候只需要说明输入参数的类型和函数体即可,不需要名称,但是匿名函数赋值给一个变量(其实是val常量),Spark源码中大量存在这种语法: 3.函数可以作为参数直接传递给函数,这极大地简化的编程语法: 4.函数式编程一个非常强大的地方之一在于函数的返回值可以是函数,当函数的返回类型是函数的时候,这个时候就是表明Scala的函数是实现了闭包! Scala壁报的内幕是:Sca

1.Java SparkCore编程 入口是:JavaSparkContext 基本的RDD是:JavaRDD 其他常用RDD: JavaPairRDD JavaRDD和JavaPairRDD转换: JavaRDD => JavaPairRDD: 通过mapToPair函数 JavaPairRDD => JavaRDD: 通过map函数转换 2.前提 运行前将core-site.xml复制到resource文件夹中 3.程序 package com.ibeifeng.senior; impor

1. 什么是RPC RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用.在Hadoop和Spark中都使用了PRC,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议.简单来说,就是有A.B两台机器,A机器可以调用B机器上的程序. 2. Spark 的RPC Master和Worker的启动流程: (1) 启动Master,会启动一个定时器,定时检查超时的Worker,并移除超时Worker信息. (2) 启动Worker,向Master发送注册信息. (3

前言:Spark编程模型两个主要抽象,一个是弹性分布式数据集RDD,它是一种特殊集合,支持多种数据源,可支持并行计算,可缓存:另一个是两种共享变量,支持并行计算的广播变量和累加器. 1.RDD介绍 Spark大数据处理平台建立在RDD之上,RDD是Spark的核心概念,最主要的抽象之一.RDD和Spark之间的关系是,RDD是一种基于内存的具有容错性的集群抽象方法,Spark是这个抽象方法的实现. RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spa

1.编程实现将 RDD 转换为 DataFrame源文件内容如下(包含 id,name,age): 1,Ella,362,Bob,293,Jack,29 请将数据复制保存到 Linux 系统中,命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到DataFrame,并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出 DataFrame 的所有数据.请写出程序代码. import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spa