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

开发机器上安装jdk1.7.0_60和scala2.10.4,配置好相关环境变量.网上资料很多,安装过程忽略.此外,Eclipse使用Luna4.4.1,IDEA使用14.0.2版本. 1. Eclipse开发环境搭建 1.1. 安装scala插件 安装eclipse-scala-plugin插件,下载地址http://scala-ide.org/download/prev-stable.html 解压缩以后把plugins和features复制到eclipse目录,重启eclipse以后即可.

1.安装JDK及配置java环境变量 本文使用版本为jdk1.7.0_79,过程略 2.安装scala 本文使用版本为2.11.8,过程略 3.安装spark 本文使用版本为spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,解压后路径:D:\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,注意:Spark的文件目录路径名,不能出现空格,类似于"Program Files"这样的文件夹名是不被允许的. 配置环境变量: SPARK_HOME=D:\spark-2.0.1-bin-ha

Spark内核是由Scala语言开发的,因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情.如果你对Scala语言还不太熟悉,可 以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习. 本文将介绍3个Scala Spark编程实例,分别是WordCount.TopK和SparkJoin,分别代表了Spark的三种典型应用. 1. WordCount编程实例 WordCount是一个最简单的分布式应用实例,主要功能是统计输

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

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 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

如何一步一步地在Intellij IDEA使用Maven搭建spark开发环境,并基于scala编写简单的spark中wordcount实例. 1.准备工作 首先需要在你电脑上安装jdk和scala以及开发工具Intellij IDEA,本文中使用的是win7系统,环境配置如下: jdk1.7.0_15 scala2.10.4 scala官网下载地址:http://www.scala-lang.org/download/ 如果是windows请下载msi安装包. 这两个可以在官网上下载jdk和s

注意: spark用2.1.1 scala用2.11.11 材料准备 spark安装包 JDK 8 IDEA开发工具 scala 2.11.8 (注:spark2.1.0环境于scala2.11环境开发,所以必须版本对应 scala不是必须安装的,如果你是打算使用scala进行spark开发,则需要安装 环境搭建步骤 将spark-2.1.1-bin-hadoop2.x版本至c盘下即可 将spark中的jar包全部提取出来另外放到一地方用于进行开发 新建IDEA项目,将所有jar包导入到IDEA

转载地址:http://jingpin.jikexueyuan.com/article/47043.html 本文先叙述如何配置eclipse中maven+scala的开发环境,之后,叙述如何实现spark的本地运行.最后,成功运行scala编写的spark程序. 刚开始我的eclipse+maven环境是配置好的. 系统:win7 eclipse版本:Luna Release(4.4.0) maven是从EclipseMarket中安装的,如图1. 当初构建eclipse+maven环境时,仅

scala eclipse sbt 应用程序开发 搭建Eclipse开发Scala应用程序的一般步骤 一.环境准备: 1.Scala : http://www.scala-lang.org/ 2.Scala IDE for Eclipse :scala-ide.org 3.Sbt: http://www.scala-sbt.org/ 4.Sbt Eclipse : https://github.com/typesafehub/sbteclipse   typesafe的一个sbt for ecl

近期开始研究学习spark,开发环境有多种,由于习惯使用STS的maven项目,但是按照许多资料的方法尝试以后并没有成功,也可能是我环境问题:也可以是用scala中自带的eclipse,但是不太习惯,听说支持也不太好,好多问题:咨询一些人后说,IDEA对scala的支持比较好.所以尝试使用IDEA来构建Spark开发环境: 1.  安装JDK 2.  安装IDEA最新版,目前是IDEA 14,社区免费版就可以: 3.  安装scala插件,运行IDEA,初次运行,可以直接再弹出的tab框中选择“

原文链接http://www.sxt.cn/info-2730-u-756.html 目录 Spark开发指南 简介 接入Spark Java 初始化Spark Java 弹性分布式数据集 并行集合 外部数据集 RDD操作 基本操作 传递Functions到Spark Wroking with Key-Value Pairs使用键/值对工作 转换 动作 RDD持久化 存储级别的选择 移除数据 共享变量 Spark开发指南 简介 总的来说,每一个Spark应用程序,都是由一个驱动程序组成,它运行用

http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5032766.html windows下spark开发环境配置 --本篇随笔由同事葛同学提供. windows下spark开发环境配置 特注:windows下开发spark不需要在本地安装hadoop,但是需要winutils.exe.hadoop.dll等文件,前提是你已经安装了eclipse.maven.jdk等软件 spark支持jdk版本建议是1.8及以上,如果开发spark建议将jdk编译版本设置为1.8 我

最近需要将生产环境的spark1.3版本升级到spark1.6(尽管spark2.0已经发布一段时间了,稳定可靠起见,还是选择了spark1.6),同时需要基于spark开发一些中间件,因此需要搭建一套windows下的spark的开发环境,方便代码的编写和调试.中间遇到了比较多的问题,在此也做一个记录/总结. Spark编译 编译条件: 官方给出的spark预编译版本是不支持spark on hive的,同时也不能将spark作为hive的执行引擎.如果需要获得这些支持,则需要自己对spark

以下是windows环境下安装spark的过程: 1.安装JDK(version:1.8.0.152) 2.安装scala(version:2.11/2.12) 3.安装spark(version:spark-2.3.0-bin-hadoop2.6.tgz) 4.安装wintuils(设置windows系统的环境变量HADOOP_HOME) 以下是spark开发环境搭建: 1.scala插件安装 2.全局JDK和Library的设置 3.配置全局的scala SDK 4.导入spark依赖包(s

准备条件 我用的Eclipse版本 Eclipse Java EE IDE for Web Developers. Version: Luna Release (4.4.0) 我用的是Eclipse for Java EE, 这个和Eclipse 是一样的 最好是用高版本的Eclipse,版本太低的话不支持Scala-IDE 1.安装Scala-IDE 在Eclipse中开发Scala程序需要有scala插件,我们现在安装scala插件 下面是安装过程截图 Scala IDE用于提供scala语

0x00 环境及软件 1.系统环境 OS:Windows10_x64 专业版 2.所需软件或工具 JDK1.8.0_131 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz hadoop-2.8.3.tar.gz scala-2.11.8.zip hadoop-common-2.2.0-bin-master.zip(主要使用里面的winutils.exe) IntelliJ IDEA(版本:2017.1.2 Build #IU-171.4249.32,built on April 21

Scala进阶之路-为什么要学习Scala以及开发环境搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 最近人工智能和大数据那是相当的火呀,人工智能带动了Python的流行,区块链带动了golang的流行,而大数据带动了Scala的流行.可能你会否定我,你可能会说大数据当然是带动Java的流行啊,因为Hadoop生态圈的大部分组件都是由Java语言编写的,不过换句话说,哪个大数据开发工程师不会java语言呢?而近几年流行的Spark技术哪个做大数据开发的或者大数据运维的不了

1. Win7下利用Intellij IDEA构建Spark开发环境 前提:Intellij IDEA Community 免费版下载(最新版14.0.1),Scala插件下载(最新版scala-intellij-bin-1.1.2.zip) 1> 安装Intellij IDEA Scala运行环境 http://blog.csdn.net/asongoficeandfire/article/details/26412493 Note:  a. 新建Scala Project后,会出现相应的树形

原文见   http://xiguada.org/spark-develop/ 本文基于Spark 0.9.0,由于它基于Scala 2.10,因此必须安装Scala 2.10,否则将无法运行Spark作业.由于在windows环境下不方便执行命令行操作,因此建议在Linux环境下搭建Spark开发环境. 下载Spark 0.9.0(http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-0.9.0-incubating.tgz),并解压. 安装Scala2.10.

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