使用的ide是eclipse package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) {

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要

1.创建拓扑,配置KafkaSpout.Bolt KafkaTopologyBasic.java: package org.mort.storm.kafka; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo

写在前面 接触spark有一段时间了,但是一直都没有真正意义上的在集群上面跑自己编写的代码.今天在本地使用scala编写一个简单的WordCount程序.然后,打包提交到集群上面跑一下... 在本地使用idea开发,由于这个程序比较简单,我这里就直接给出代码. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=n

这篇文章包括以下内容 (1)IDEA中scala的安装 (2)hdfs简单的使用,没有写它的部署 (3) 使用scala编写简单的wordcount,输入文件和输出文件使用参数传递 (4)IDEA打包和提交方法 一  IDEA中scala的安装 (1)   下载IEDA 装jdk (2)   启动应用程序 选择插件(pluigin)查看scala版本,然后去对应的网站下载https://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala (4)   将刚才下载的sca

使用trident接口时,storm读取kafka数据会将kafka消费记录保存起来,将消费记录的位置保存在tridentTopology.newStream()的第一个参数里, 如果设置成从头开始消费,在单机情况下,消费记录没能保存下来,每次都是从头消费,但是在集群模式下,消费记录是被保存在zookeeper中的,再次提交集群运行并不会从头开始消费,而是从zookeeper中记录的位置开始消费,要想从新开始消费, 可以通过改变tridentTopology.newStream()的第一个参数来

一个很久之前写的Spark作业,当时运行在local模式下.最近又开始处理这方面数据了,就打包提交集群,结果频频空指针.最开始以为是程序中有null调用了,经过排除发现是继承App导致集群运行时候无法反射获取main方法. 这个问题不难,起始我们也知道提交作业时候不能继承App,源码也看过这一部分,容易被混淆是程序的错.错误如下: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以

1.几种运行模式介绍 Spark几种运行模式: 1)Local 2)Standalone 3)Yarn 4)Mesos 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.spark Standalone模式配置并测试 1)jdk1.8已经安装 2)scala2.11.8已经安装 3)Hadoop2.5.0已经安装 4)安装Spark Standalone a)配置slave vi slaves bigdata-pro01.kfk.com bigdata-pro02.kfk.com bigdata-

1.几种运行模式介绍 Spark几种运行模式: 1)Local 2)Standalone 3)Yarn 4)Mesos 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.spark Standalone模式配置并测试 1)jdk1.8已经安装 2)scala2.11.8已经安装 3)Hadoop2.5.0已经安装 4)安装Spark Standalone a)配置slave vi slaves bigdata-pro01.kfk.com bigdata-pro02.kfk.com bigdata-

打成jar包放在主节点上去运行. import java.util.Map; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.StormSubmitter; import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException; import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException; import backtype.storm.spout.Sp

要在Hadoop集群运行上运行JNI程序,首先要在单机上调试程序直到可以正确运行JNI程序,之后移植到Hadoop集群就是水到渠成的事情. Hadoop运行程序的方式是通过jar包,所以我们需要将所有的class文件打包成jar包.在打包的过程中,无需将动态链接库包含进去. 在集群中运行程序之前,Hadoop会首先将jar包传递到所有的节点,然后启动运行.我们可以在这个阶段将动态链接库作为附件和jar包同时传递到所有的节点.方法就是给jar命令指定-files参数.命令如下: hadoop ja

原文:在SQL Server Management Studio中可以运行作业但是用T-SQL运行则失败 问题: 在SQL Server Management Studio中可以运行作业但是用T-SQL运行则失败,反之亦然. 分析: 这种情况多数为执行时上下文(Context)安全性问题.在SSMS中执行的时候,T-SQL语句是在当前登录名下运行的.但是作业在SQL Server Agent中是以SQL Server Agent 服务(SQL Server Agent Service accou

https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805053141925888 当你在社交网络平台注册时,一般总是被要求填写你的个人兴趣爱好,以便找到具有相同兴趣爱好的潜在的朋友.一个“社交集群”是指部分兴趣爱好相同的人的集合.你需要找出所有的社交集群. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数 N(≤1000),为社交网络平台注册的所有用户的人数.于是这些人从 1 到 N 编号.随后 N 行,每行按以下格式给出一个人的兴

hadoop一代集群运行代码案例 集群 一个 master,两个slave,IP分别是192.168.1.2.192.168.1.3.192.168.1.4               hadoop版本是1.2.1 一.            启动hadoop         进入hadoop的bin目录 二.建立数据文件,并上传至hdfs  1. 在文件目录为 /home/hadoop  下建立文件夹 file,并在file里面建立文件hadoop_02 cd /home/hadoop mkd

集群运行故障分析(空间不足.时钟误差.状态不良) 调整空间.同步时间.重启 修复后: 各个数据节点容量分布情况

SparkStreaming-提交到集群运行 spark streaming 提交_百度搜索 SparkStreaming示例在集群中运行 - CSDN博客