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.单机版本Spark安装 Win10下安装Spark2.2.1 1. 工具准备 JDK 8u161 with NetBeans 8.2: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-netbeans-jsp-142931.html spark: spark-2.2.1-bin-hadoop2.7: https://spark.apache.org/downloads.html winutils.exe:下载的是针对ha

一, PyCharm搭建Spark开发环境 Windows7, Java 1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop 2.7.6 通常情况下,Spark开发是基于Linux集群的,但这里作为初学者并且囊中羞涩,还是在windows环境下先学习吧. 参照这个配置本地的Spark环境. 之后就是配置PyCharm用来开发Spark.本人在这里浪费了不少时间,因为百度出来的无非就以下两种方式: 1. 在程序中设置环境变量 import os import s

windows7 spark单机环境搭建 follow this link how to run apache spark on windows7 pycharm 访问本机 spark 安装py4j 配置pycharm 在PYTHON_HOME\lib\site-packages下新建pyspark.pth文件内容为: D:\program\spark-1.5.1-bin-hadoop2.4\python 试运行

AS WE ALL KNOW,学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学,适用于数据量不大的场景(这里就别计较“不大”具体指标是啥了,哈哈) 数据量大了,就需要用到其他技术了,如:spark, tensorflow,当然也有其他技术,此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧(WINDOWS环境):pycharm(python开发环境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驱动.MASTER等) download Anaconda, l

AS WE ALL KNOW,学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学,适用于数据量不大的场景(这里就别计较“不大”具体指标是啥了,哈哈) 数据量大了,就需要用到其他技术了,如:spark, tensorflow,当然也有其他技术,此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧(WINDOWS环境):pycharm(python开发环境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驱动.MASTER等) download Anaconda, l

一种方法: File --> Default Setting --> 选中Project Interpreter中的一个python版本-->点击右边锯齿形图标(设置)-->选择more-->选择刚才选中的那个python版本-->点击最下方编辑(也就是增加到这个python版本下)-->点击➕-->选中spark安装目录下的python目录-->一路OK. 再次在python文件中写入如下 from pyspark import SparkConf

前言 最近在搞hadoop+spark+python,所以就搭建了一个本地的hadoop环境,基础环境搭建地址hadoop2.7.7 分布式集群安装与配置,spark集群安装并集成到hadoop集群,没有配置的朋友可以参考文章搞一搞. 本篇博客主要说明,如何通过pycharm将程序发送到远端spark集群上进行操作处理. 注意:本地环境与远端的集群必须可以互相通信(建议配置内网虚拟机,同一网段).不然的话本地程序在接收spark集群发来的数据会报连接超时.如果本地与远端不在同一网段,这篇博客可能

原因 无法连接到集群上的java 解决 方法一: 在右上角Edit Configurations中,添加一条环境变量JAVA_HOME,值为远程机器上的java安装路径 方法二: 直接在代码里写上JAVA_HOME import os os.environ['JAVA_HOME'] = '/root/app/jdk1.8.0_141' 参考 https://www.cnblogs.com/pythoner6833/p/10241034.html

最近加入一个Spark项目,作为临时的开发人员协助进行开发工作.该项目中不存在测试的概念,开发人员按需求进行编码工作后,直接向生产系统部署,再由需求的提出者在生产系统检验程序运行结果的正确性.在这种原始的工作方式下,产品经理和开发人员总是在生产系统验证自己的需求.代码.可以想见,各种直接交给用户的错误导致了一系列的事故和不信任.为了处理各类线上问题,大家都疲于奔命.当工作进行到后期,每一个相关人都已经意气消沉,常常对工作避之不及. 为了改善局面,我尝试了重构部分代码,将连篇的SQL分散到不同的方

1.安装anaconda2 安装好之后,本地python环境就采用anaconda自带的python2.7的环境. 2.安装py4j 在本地ctrl+r打开控制台后,直接使用pip安装py4j,因为anaconda默认是安装了pip的,当然也可以使用conda安装. 安装命令:pip install py4j 如果不安装py4j可能出现的问题? 答:因为Spark的Python版本的API依赖于py4j,如果不安装运行程序会抛出如下错误.       3.配置环境变量 配置PyCharm的环境变

1.pycharm编写spark应用程序 由于一些原因在windows上配置未成功(应该是可以配置成功的).我是在linux上直接使用pycharm,在linux的好处是,环境可能导致的一切问题不复存在 111   新建一个普通python工程 编程环境使用spark使用的python环境 222   配置spark环境 进入下图 添加2个相应属性 PYTHON_PATH为spark安装目录下的python的路径 我的:/home/hadoop/app/spark-2.3.0-bin-2.6.0

    pycharm 内的环境变量配置     选择相应的spark程序文件的对应的配置信息       PYSPARK_PYTHON:python的安装路径   PYTHONPATH:spark安装路径下的python     提交pyspark应用程序     在$SPARK_HOME/bin   将HDFS上的文件作为参数传入    

方法一: __author__ = 'similarface' import os import sys os.environ['SPARK_HOME']="/Users/similarface/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6" sys.path.append("/Users/similarface/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/python") try: from pyspark import SparkContext,S

在做spark项目时,我们常常面临如何在本地将其打包,上传至装有spark服务器上运行的问题.下面是我在项目中尝试的两种方案,也踩了不少坑,两者相比,方案一比较简单,本博客提供的jar包适用于spark版本2.0以下的,如果jar包和版本不对应会出现找不到类或方法等错误提示信息,它主要借助于eclipse和现成的jar包进行打包应用,只能从官网上下载对应的jar包,局限很大.方案二是借助于IntelliJ + maven方式,它只要配置好pom.xml文件,在文件中写明自己的运行环境即可,通用(

http://blog.csdn.net/ydq1206/article/details/51922148

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

欢呼一下先.软件环境菜鸟的我终于把单机Spark 和 Pyspark 安装成功了.加油加油!!! 1. 安装方法参考: 已安装Pycharm 和 Intellij IDEA. win7 PySpark 安装: http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51782773 win7 Spark安装: http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51627083 2. 遇到的那些问题: 1) Sc

PySpark in PyCharm on a remote server 1.确保remote端Python.spark安装正确 2.remote端安装.设置 vi /etc/profile添加一行:PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zipsource /etc/profile # 安装pip 和 py4j 下载pip-7.1.2.tartar -xvf pip-7.1.2.tarcd

机器:windows 10 64位. 因Spark支持java.python等语言,所以尝试安装了两种语言环境下的spark开发环境. 1.Java下Spark开发环境搭建 1.1.jdk安装 安装oracle下的jdk,我安装的是jdk 1.7,安装完新建系统环境变量JAVA_HOME,变量值为“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79”,视自己安装路劲而定. 同时在系统变量Path下添加C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin和C: