记录一下版本问题: spark与scala版本对应问题: 1.官网会给出,如下,spark2.3.1默认需要scala2.11版本 2.在maven依赖网中也可以看到,如下 3.关于idea开发版本中也可以看到所需要依赖的scala版本 通常在file->project structure->global libraries 右侧,点击加号将scala sdk加入后,最右侧有个下拉框,可以看到此idea支持的一些scala版本号 如果通过加入的scala sdk版本超出idea所需要的scal

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

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

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

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

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

说明,由于spark是用scala写的.因此,不管是在看源码还是在写spark有关的代码的时候,都最好是用scala.那么作为一个程序员首先是必须要把手中的宝剑给磨砺了.那就是创建好编写scala的代码环境.在这里由于我个人之前比较熟悉eclipse(虽然觉得他有点掉档次,踏实工具嘛,当然最好是选择自己最熟悉的辣).好了,那么我想实现的就是在eclipse中创建maven工程来管理spark的scala的代码.在这个过程中,遇到了几个问题: 1.如何在eclipse中安装scala的插件 安装s

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

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

1.安装Linux 需要:3台CentOS7虚拟机 IP:192.168.245.130,192.168.245.131,192.168.245.132(类似,尽量保持连续,方便记忆) 注意: 3台虚拟机的网络设置为NAT模式,这样安装好后的3台虚拟机的IP是挨着的,不然还要修改IP,以达到便于配置集群的目的! NAT模式可以在断网的情况下连接上虚拟机而桥架模式不行! 2.安装JDK 参考我的博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10140327.html 3.运行

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

Scala字符串 在Scala中的字符串和Java中的一样,字符串是一个不可变的对象,也就是一个不能修改的对象.可以修改的对象,如数组,称为可变对象.字符串是非常有用的对象,在本节的最后部分,我们将介绍java.lang.String类的一些重要方法. 1.创建一个字符串 以下是创建一个字符串的代码 - var greeting = "Hello world!"; // 或者 var greeting:String = "Hello world!"; Scala 每

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,

Spark与Scala版本兼容问题: Spark运行在Java 8 +,Python 2.7 + / 3.4 +和R 3.1+上.对于Scala API,Spark 2.4.2使用Scala 2.12.您需要使用兼容的Scala版本(2.12.x). 请注意,自Spark 2.2.0起,对2.6.5之前的Java 7,Python 2.6和旧Hadoop版本的支持已被删除.自2.3.0起,对Scala 2.10的支持被删除.自Spark 2.4.1起,对Scala 2.11的支持已被弃用,将在S

scala和java都是在jvm之上的语言,相对来讲,scala热度比较低,其实并不是一个特别好的语言选择. 原因倒不是因为scala本身的缺点,而是使用人群不够多,论坛和社区不够活跃.这就跟社交软件一样,大家都用微信,短信就没人用了. 但是scala是写分布式程序的一门非常方便的语言,因为scala几乎每个对象都有map,reduce,filter等方法,这跟spark的用法简直如出一辙. 多范式 scala是一种多范式的语言,这也没啥特别的,就是既能面向过程又能面向对象,比如C++就是多范式

在这里配置的是在命令行下运行spark的环境用来学习,最后结果如下,可运行简单的代码. 0.jdk.scala和spark的版本问题 有关版本如官网所示,我想要强调的是spark至今并不支持jdk11,只支持到jdk8(jdk1.8).如果版本不对,你跑普通的代码都会报类.函数不存在的错误,我所下载的版本如上图所示spark2.4.3.scala2.11.12.java1.8. 1. 安装环境 在win10 64位系统中,我已经安装好jdk.scala,并设置好了环境变量JAVA_HOME.SC

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

java+hadoop+spark+hbase+scala 在/etc/profile 下面加上如下环境变量 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr

 一.机器学习常用开发软件:Spark.Scala 1. Spark简介: MLlib包含的库文件有: 分类 降维 回归 聚类 推荐系统 自然语言处理 在线学习 统计学习方法:偏向理论性,数理统计的方法,对实时性没有特别要求: 机器学习:偏向工程化(包含数据预处理.特征选择.参数优化),有实时性要求,旨在构造一个整体的系统,如在线学习等: 概率图模型:构建一个统一的方法论,可以解决一些时序模型,概括了表示.推理.学习的流程,如贝叶斯网络等. Spark在Standalone模式下的工作原理: 首