在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/ 1.    spark是什么? Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架.一般配合hadoop使用,可以增强hadoop的计算性能. 2.    Spark的优点有哪些? Sp

idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependenci

Mac配置Scala和Spark最详细过程 原文链接: http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8567337.html 原文作者: 博客园--曲高终和寡 一,准备工作 1.下载Scala http://www.scala-lang.org/download/ 拖到最下面,下载for mac的版本 2.下载Spark http://spark.apache.org/downloads.html 记得选版本啊,如果你是按照我之前的 Mac配置Hadoop最详细过程 配置

学习用Eclipse+Maven来构建并打包一个简单的单词统计的例程. 本项目源码已托管于Github –>[Spark-wordcount] 第一步 在EclipseIDE中安装Scala插件在Eclipse中安装Scala插件 第二步 创建Scala Project创建Scala 项目 第三步 给Scala项目注入maven依赖将Scala 项目 转为 Maven 项目 pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0

使用Scala编写Spark程序求基站下移动用户停留时长TopN 1. 需求:根据手机基站日志计算停留时长的TopN 我们的手机之所以能够实现移动通信,是因为在全国各地有许许多多的基站,只要手机一开机,就会和附近的基站尝试建立连接,而每一次建立连接和断开连接都会被记录到移动运营商的基站服务器的日志中. 虽然我们不知道手机用户所在的具体位置,但是根据基站的位置就可以大致判断手机用户的所处的地理范围,然后商家就可以根据用户的位置信息来做一些推荐广告. 为了便于理解,我们简单模拟了基站上的一些移动用户

1.创建scala maven项目 选择骨架的时候为org.scala-tools.archetypes:scala-aechetype-simple 1.2 2.导入包,进入spark官网Documentation选择第二个-选择自己的spark版本-选择programming guides-选择第二个-查看spark版本对应的依赖的版本 将pom中的内容为: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xs

本文基于<Spark 高级数据分析>第2章 用Scala和Spark进行数据分析. 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c2/Into 1.获取数据集 数据集来自加州大学欧文分校机器学习资料库(UC Irvine Machine Learning Repository),这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源, 这些数据源非常有意义,并且是免费的. 我们要分析的数据集来源于一项记录关联研究,这项研究是

客户端,Scala:Spark查询Phoenix 1.pom.xml 2.配置文件 2.1config.properties 2.2MyConfig 3.entity实体(与phoenix中的table互相对应) 4.Util 5.scala,客户端查询Phoenix中的数据 5.1 method1 5.2 method2 IDEA中,使用spark操作Phoenix中的数据,scala语言编写. 首先附上pom.xml 1.pom.xml <dependencies> <depende

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

数据清洗时数据科学项目的第一步,往往也是最重要的一步. 本章主要做数据统计(总数.最大值.最小值.平均值.标准偏差)和判断记录匹配程度. Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤: 1. 在输入数据集上定义一组转换. 2. 调用action,用以将转换后的数据集保存到持久存储上,或者把结果返回到驱动程序的本地内存. 3. 运行本地计算,本地计算处理分布式计算的结果.本地计算有助于你确定下一步的转换和action. 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkConte

后续会添加spark生态系统中各个组件的兼容支持情况... Spark2.0.0 * 2016-07-27正式发布 * 它是2.x版本线的上的第一个版本. * 300位contributors的超过2500个patches * Programming APIs * DataFrame和Dataset统一(scala和Java中) * SparkSession将要替换旧的SQLContext和HiveContext,保留后者 * Spark SQL * 支持SQL2003,Spark SQL现在可

一.JDK环境构建 在指定用户的根目录下编辑.bashrc文件,添加如下部分: # .bashrc # Source global definitions if [ -f /etc/bashrc ]; then . /etc/bashrc fi # User specific aliases and functions JAVA_HOME=/data01/java/jdk1.8.0_121 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHexport PATH JAVA_HOME 运行sour

1 下载idea  路径https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows 2安装spark  spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 3安装scala  scala-2.11.8 注意spark和scala版本问题 4 添加spark jar到idea 5 添加scala到idea 6 将spark中的log4j.properties拷贝到scala项目中的src下面 log4j.rootCategory=ERROR,

centos7安装spark(伪分布式) spark是由scala语言开发的,首先需要安装scala. Scala安装 下载scala-2.11.8,(与spark版本要对应) 命令:wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz 解压到文件夹并配置环境变量 vim /etc/profile #scala export SCALA_HOME=/home/zck/software/scala export PAT

注:笔记旨在记录,配置方式每个人多少有点不同,但大同小异,以下是个人爱好的配置方式. 目录 一.配置jdk 二.配置ssh 三.配置hadoop 四.配置scala 五.配置spark 平台:win10下的ubuntu虚拟机内 所用到的文件: hadoop-2.7.3.tar jdk-11.0.7_linux-x64_bin.tar.gz scala-2.11.12.zip spark-2.4.5-bin-hadoop2.7_Working_Config.zip 下载请点这里 :s81k 预先步

@ 目录 概述 定义 Hadoop与Spark的关系与区别 特点与关键特性 组件 集群概述 集群术语 部署 概述 环境准备 Local模式 Standalone部署 Standalone模式 配置历史服务 高可用(HA) 提交流程 作业提交原理 Standalone-client 提交任务方式 Standalone-cluster 提交任务方式 Yarn部署 Yarn Client模式 Yarn Cluster模式 Spark-Shell 概述 定义 Spark 官网 https://spark

一.前言 近几年大数据是异常的火爆,今天小编以java开发的身份来会会大数据,提高一下自己的层面! 大数据技术也是有很多: Hadoop Spark Flink 小编也只知道这些了,由于Hadoop,存在一定的缺陷(循环迭代式数据流处理:多 并行运行的数据可复用场景效率不行).所以Spark出来了,一匹黑马,8个月的时间从加入 Apache,直接成为顶级项目!! 选择Spark的主要原因是: Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark多个作业之间数据 通信是基

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

使用Scala写一个测试代码: object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { println("hello world") } } 就把这个Test视为类,项目组织结构如: 然后设置编译选项: 然后在项目文件夹下面可以找到编译好的Jar包: 复制到Spark指定的目录下(自己建的): 启动Spark,然后提交任务: spark-submit --class Test --master spark://localhost:70

文章来自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4174652.html  转发请注明 我刚装上Scala和IDEA时发现运行代码后总是出现 xxx is already defined as class xxx的问题. 经查询,是ScalaJdk版本与IDEA版本有冲突. 出问题时我的IDEA版本是14,Scala版本是2.11.4 .   把Scala版本换成2.10.4就OK了