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

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

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

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

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

sparksql是spark中的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,他提供的最核心的编程抽象,就是DataFrame.同时,sparksql还可以作为分布式的sql查询引擎. 最最重要的功能就是从hive中查询数据.     Dataframe可以理解为:以列的形式组织的,分布式的数据集合.     Dataframe可以通过很多来源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表.外部的关系型数据库.以及RDD   使用sparksql 首先需要创建一个sqlContext对象,或者是它的

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

1. Scala集合学习: http://blog.csdn.net/lyrebing/article/details/20362227 2. scala实现kmeans算法 http://www.thinksaas.cn/group/topic/93852/ 3. Spark之Scala学习网站 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-decision-tree.html 4. Spark wordcount开发并提交到集群运行: http://ww

有关带scala版本的eclipse4.7的下载, 你可以直接去: http://scala-ide.org/download/sdk.html ​ 下载下来后是:scala-SDK-4.7.0-vfinal-2.12-win32.win32.x86_64.zip,解压,展开.其实就是一个带着scala版本的64位的eclipse47(oxygen).进入目录中, 双击eclipse图标. ​ 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44596980/article/d

1. 从官网下载Spark安装包,解压到自己的安装目录下(默认已经安装好JDK,JDK安装可自行查找): spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 2. 进入系统命令行界面,进入安装目录下,如"/安装目录/spark-1.6.0-bin-hadoop-2.6.0 ",输入命令"./bin/pyspark"验证pyspark能否运行,再输入命令“./bin/spark-shell”,查看scala环境能否运行.成功的

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

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

1.hello world程序 object HelloWorld { def main(args: Array[String]) { println("Hello,World!") } } 注意 语句末尾的分号通常是可选的. 语句末尾的分号通常是可选的. 分号是表达式分隔符,它们是推断的. Scala将行的结尾视为表达式的结尾,除非它可以推断表达式继续到下一行. Scala程序处理从主方法开始,这是每个Scala程序的一个强制性部分. 主要方法未标记为静态. 主要方法是对自动实例化的

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

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

一.什么是scala scala 是基于JVMde 编程语言.JAVA是运行在jvm上的编程语言,java 源代码通过jvm被编译成class 文件,然后在os上运行class 文件.scala是运行在jvm 上的编程语言,scala源代码通过jvm被编译成class文件,然后在os上运行class文件. 二语法: 1.声明值和变量 var a =12 // 定义变量 vary val  b = 23//  定义常量:value 2.有趣的语法特性 在scala的变量声明时,可以不指定类型,由解

Vi  t1.txt1,101,5.01,102,3.01,103,2.52,101,2.02,102,2.52,103,5.02,104,2.03,101,2.53,104,4.03,105,4.53,107,5.04,101,5.04,103,3.04,104,4.54,106,4.05,101,4.05,102,3.05,103,2.05,104,4.05,105,3.5 1.装载数据scala> import org.apache.spark.mllib.recommendation.{