如何安装Spark和Pyspark构建Spark学习环境[MacOs] JDK环境 Python环境 Spark引擎 下载地址:Apache-Spark官网 MacOs下一般安装在/usr/local(也可以安装在别的地方,不管安装在哪, 最终都要指定环境变量) pyspark端 法一 : 从pyspark下载页面下载pyspark源文件安装 法二 : pip install pyspark(如果是python3,就执行pip3 install pyspark) 操作步骤 一. JDK安装(略)

Python复制指定目录的各个子目录下的同名文件到指定文件夹并重命名 #编码类型 #-*- coding: UTF-8 -*- #导入包 import os import shutil srcpath='D:/png' targetpath='D:/target/' imgname='label.png' #累加,用于命名 i=1 #返回指定路径下的文件和目录信息 pathDir = os.listdir(srcpath) #遍历 for allDir in pathDir: #路径拼接 img

因为公司网站合并,要将我们的DJANGO项目从IP的顶级目录迁移到域名的二级目录. 以前硬编码的URL可惨了. 还涉及到upload目录,静态目录,websocket目录. 全用{% url %}问题不太大. nginx分前后两级,uwsgi配置要作相应更改,django的setting需要变量登陆网址. 这样,在正式网站访问二级目录,测试环境仍然可以根目录访问. nginx_front: server { listen 80; server_name localhost; location /

[root@rhv6-64b ~]# su - mqm -bash-4.1$ dspmq -bash: dspmq: command not found(dspmq命令找不到) -bash-4.1$ dspmqver(dspmqver主安装目录设置不正确) AMQ8594: WebSphere MQ commands are no longer available in /usr/bin. In order to run MQ commands you must manage your path

Spark 介绍 核心概念 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别. 最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器. Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别

1 Scala安装 1.1 master 机器 修改 scala 目录所属用户和用户组. sudo chown -R hadoop:hadoop scala 修改环境变量文件 .bashrc , 添加以下内容. # Scala Env export SCALA_HOME=/home/hadoop/opt/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 运行 source .bashrc 使环境变量生效. 验证 Scala 安装 $scala scala > 1+1

Precondition:jdk.Scala安装,/etc/profile文件部分内容如下: JAVA_HOME=/home/Spark/husor/jdk CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME export CLASSPATH HADOOP_HOME=/home/Spark/husor/hadoop HBASE_HOME=/hom

最佳参考链接 https://opensourceteam.gitbooks.io/bigdata/content/spark/install/spark-160-bin-hadoop26an_zhuang.html Apache Spark1.1.0部署与开发环境搭建 Spark是Apache公司推出的一种基于Hadoop Distributed File System(HDFS)的并行计算架构.与MapReduce不同,Spark并不局限于编写map和reduce两个方法,其提供了更为强大的

一.下载解压 二.配置 (假设已经配置了Java.Hadoop) 1.环境变量 2.spark配置 进入spark安装目录,复制文件 编辑spark-env.sh文件,在文件中添加如下信息(括号中路径为Hadoop的路径),有了下面的配置信息以后,Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中,也可以从HDFS中读取数据.如果没有配置上面信息,Spark就只能读写本地数据,无法读写HDFS数据. 3.运行自带案例 接下来会出现版一大堆信息 4.启动spark(没有启动Hadoo

linux系统下nginx安装目录和nginx.conf配置文件目录 1.查看nginx安装目录 输入命令 # ps  -ef | grep nginx 返回结果包含安装目录 root      2662     1  0 07:12 ?        00:00:00 nginx: master process /usr/sbin/nginx 2.查看nginx.conf配置文件目录 输入命令 # nginx -t 返回结果包含配置文件目录 nginx: the configuration f

问题的提出 公司各个业务线的安装包小则几十兆.大则几百兆,使用自建的升级系统向全国百万级用户下发新版本时,流量耗费相当惊人.有时新版本仅仅改了几个 dll ,总变更量不过几十 K 而已,也要发布一个完整版本.为了降低流量费用,我们推出了补丁升级的方式:产品组将修改的 dll 单独挑选出来,加上一个配置文件压缩成包,上传到自建的升级后台:在客户端,识别到补丁包类型后,手动解压并替换各个 dll 完成安装(之前是直接启动下载好的安装包).这种方式一经推出,受到了业务线的追捧.然而在使用过程中,也发现

1.理解Linux的文件系统:分区和挂载点    挂载点和路径名无关 /根目录下的/boot完全可以时独立于 /的独立的挂载点,只要你设置就可以    linux安装时候,必须要有这两个分区 / 和 swap        交换分区:虚拟内存,在生产环境中,建议4G以内的内存,swap应该是内存的两倍,如果是4G以上的内存,那就分和内存一样大就好了        但是还是推荐 单独分出来/boot 分区(启动分区)            如果没有手动分出挂载点/boot,那么/boot就是在挂载

native2ascii 简介 native2ascii 是 sun java sdk提供的一个工具.用来将别的文本类文件(比如*.txt,*.ini,*.properties,*.java等等)编码转为 Unicode 编码.为什么要进行转码,原因在于程序的国际化.Unicode 编码的定义:Unicode(统一码.万国码.单一码)是一种在计算机上使用的字符编码.它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码,以满足跨语言.跨平台进行文本转换.处理的要求.1990年开始研发,1994年

一.查看jdk安装目录 [root@node001 ~]# whereis java java: /usr/bin/java /usr/local/java #java执行路径 [root@node001 ~]# which java /usr/bin/java #查看JDK安装路径 [root@node001 ~]# echo $JAVA_HOME /usr/local/java/jdk1.7.0_80 [root@node001 ~]# echo $PATH /usr/local/sbin:

方法: 进入mysql命令行输入:show variables like "%char%"; 结果如下: 红色框框就是安装目录

想为Python添加一个库文件到默认目录,却忘记了Python安装目录. 其实,只要用下面三行命令,就可以轻松得到Python安装路径了. 进入Python >>>import sys >>>path = sys.executable >>>print(path) 就会看到自己的Python安装目录啦!

1. Scala的安装 注意点:版本匹配的问题, Spark 1.6.2 -- Scala2.10 Spark 2.0.0 -- Scala2.11 https://www.scala-lang.org/files/archive $ wget https://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.11.6.tgz $ tar -zxvf ./scala-2.11.6.tgz $ mv ./scala-2.11.6.tgz /usr/local/sca

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 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Hi

摘要:Spark是继Hadoop之后的新一代大数据分布式处理框架,由UC Berkeley的Matei Zaharia主导开发.我只能说是神一样的人物造就的神器,详情请猛击http://www.spark-project.org/ Created 2012-05-09 Modified 2012-08-13 1 Scala安装 当前,Spark最新版本是0.5,由于我写这篇文档时,版本还是0.4,因此本文下面的所有描述基于0.4版本. 不过淘宝的达人已经尝试了0.5,并写了相关安装文档在此htt

背景   平台HDFS数据存储规则是按照“数据集/天目录/小时目录/若干文件”进行的,其中数据集是依据产品线或业务划分的.   用户分析数据时,可能需要处理以下五个场景:   (一)分析指定数据集.指定日期.指定小时.指定文件的数据: (二)分析指定数据集.指定日期.指定小时的数据: (三)分析指定数据集.指定日期的数据(24个小时目录的数据): (四)分析多个数据集.多个日期或多个小时的数据: (五)多种存储格式(textfile.sequencefile.rcfile等).   目前我们平台

1. 下载Spark 1.1 官网下载Spark http://spark.apache.org/downloads.html 打开上述链接,进入到下图,点击红框下载Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz,如下图所示: 2. 安装Spark Spark安装,分为: 准备,包括上传到主节点,解压缩并迁移到/opt/app/目录: Spark配置集群,配置/etc/profile.conf/slaves以及confg/spark-env.sh,共3个文件,配置完成需要向集群其他机