如果在在Spark.Flink应用中使用Protobuf 3的包,因为Spark默认使用的是2.5版本的包,提交任务时,可能会报如下异常: com.google.protobuf.CodedInputStream.readStringRequireUtf8()Ljava/lang/String; 针对Spark,可以使用SPARK_CLASSPATH或是指定 --conf spark.executor.extraClassPath 的方式解决,今天在调试Flink程序时,发现还有一种解决方式:

随着企业内部业务系统越来越多,基于JVM的服务,通常情况线上环境可能会有多套JDK跑不同的服务.大家都知道基于高版本的Java规范编写的服务跑在低版本的JVM上会出现:java.lang.UnsupportedClassVersionError的异常. Spark 2.2开始移除了对Java 7的支持,大多数情况下,我们的Spark Application是和Hadoop系统公用的JDK,如果Hadoop依赖的JDK版本是7,那我们基于JDK 8编写的Application跑在上面就会出问题.

序言 有时候.项目中会用到java动态载入指定的类或者jar包反射调用其方法来达到模块的分离,使各个功能之间耦合性大大减少,更加的模块化.代码利用率更高.模式中的代理模式就用到java的这一机制. 下边就让我们通过代码来看看怎样实现此功能. 代码具体 package loadjarclass; import java.io.File; import java.lang.reflect.Method; import java.net.URL; import java.net.URLClassLoa

Android检查手机上是否安装了指定的软件(根据包名检测) /** * 检查手机上是否安装了指定的软件 * @param context * @param packageName * @return */ public static boolean isAvilible(Context context, String packageName) { final PackageManager packageManager = context.getPackageManager(); List<Pa

我们都知道,SpringBoot主启动类标注了@SpringBootApplication注解,该注解引入了@ComponentScan注解 所以默认的包扫描规则是,程序会自动扫描主启动类所在包及其子包 但是在多模块项目开发中,有时候会遇到这样的需求: 需要将公共模块的一个组件加入IOC容器,但是其所在包又不在默认扫描范围内 解决办法两个: 方法1:将公共模块中的该组件放在默认扫描的包下(包名一样) 方法2:使用@ComponentScan额外指定待扫描的包,但是不能用在主启动类上,因为这样会覆

如下指定抓www.baidu.com 并且80端口的包 保存到test.cap 可以在Windows下面用wireshark打开 tcpdump 'port 80 and host www.baidu.com' -w test.cap

获取打开指定功能的所有应用:发消息,分享等等. 如打开网页,下面代码即可查看所有的浏览器 //查找所有浏览器 private void queryPackage() { PackageManager manager = getPackageManager(); Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW); intent.setData(Uri.parse("http://www.baidu.com")); List<Resolve

原文链接:https://www.zhihu.com/question/35225203/answer/123986969 1. 技术角度上,面向的数据集类型不一样:ML的API是面向Dataset的(Dataframe是Dataset的子集,也就是Dataset[Row]), mllib是面对RDD的.Dataset和RDD有啥不一样呢?Dataset的底端是RDD.Dataset对RDD进行了更深一层的优化,比如说有sql语言类似的黑魔法,Dataset支持静态类型分析所以在compile

转载自:http://blog.csdn.net/wzq294328238/article/details/48054525                    通常我们将Spark任务编写后打包成jar包,使用spark-submit进行提交,因为spark是分布式任务,如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误.  下面有三个解决方法: 方法一:spark-submit –jars 根据spark官网,在提交任务的时候指定–jars,用逗号分开.这样做的缺

0. 说明 Spark 下运行job,使用第三方 Jar 包的 3 种方式. 1. 方式一 将第三方 Jar 包分发到所有的 spark/jars 目录下 2. 方式二 将第三方 Jar 打散,和我们自己的 Jar 包打到一起 类似的例子可以参考  在 Spark 集群上运行程序  中的打包部分 3. 方式三 在 spark-submit 命令中,通过 --jars 指定使用的第三方 Jar 包 [案例:使用 spark-shell 执行 taggen] 1. 启动 spark-shell,指定

日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接—sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端 筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法 可以创建一个扩展,用于调用Spark API.并为Spark的所有包集提供了一个接口 未来在RStudio IDE中集成支持Spark和sparklyr包 安装 通过devtools包实现sparklyr包的安装: instal

本文转载于雪晴数据网 相关内容: sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark Sparklyr与Docker的推荐系统实战 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 ---------------------------------------- 日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

Spark版本:1.6.2 spark-submit提供了在所有集群平台提交应用的统一接口,你不需要因为平台的迁移改变配置.Spark支持三种集群:Standalone.Apache Mesos和Hadoop Yarn. 绑定应用程序依赖库 如果你的应用程序依赖其他项目,需要将其一起打包,打包时需要包括依赖的第三方库.sbt和maven都有装配插件,可以指定hadoop和spark版本,而不将其打入jar包中,因为hadoop和spark的库由集群环境提供.然后通过spark安装目录下的spar

Centos 6.5 x64 jdk 1.7 scala 2.10 maven 3.3.3 cd spark-1.6 export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" mvn -Dhadoop.version=2.7.1 -Phadoop-2.6 -DskipTests clean package http://spark.apache.org/docs/latest/build

方法1: message person{required int32 age = 1;required int32 userid = 2;optional string name = 3;} message test{required int32 time = 1;required int32 userid = 2;required float price = 3;optional string desc = 4;} #include <string> #include <iostrea

1. 安装开发环境 1.1 Netty环境 这里我使用Netty5.0.0版本 到这里下载即可http://netty.io/ 下载netty-all-5.0.0.Alpha2.jar 这个jar包简单配置一下即可使用.1.2 Protobuf环境 这个就比较麻烦了,这里说一下我的做法. 可以在这里下载最新版https://github.com/google/protobuf 或者使用 v2.6.1稳定版 https://github.com/google/protobuf/tree/v2.6.

Protocol Buffers(Protobuf)开发者指南---概览 欢迎来到protocol buffers的开发者指南文档,protocol buffers是一个与编程语言无关‘.系统平台无关.可扩展的结构化数据序列化/反序列化工具,适用于通讯协议,数据存储等场合. ps:为了方便拼写,下文的protobuf就是指protocol buffers. 本文档的面向读者是:希望使用protobuf的 Java.C++.Python的开发者.此概览将向您介绍如何开始使用protobuf,然后您

本文翻自官方博客,略有添加:https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide Spark发指南 从高的面看,其实每一个Spark的用,都是一个Driver类,通运行用户定义的main函,在集群上行各种并发操作和算 Spark提供的最主要的抽象,是一个性分布式据集(RDD),它是一种特殊集合,可以分布在集群的点上,以函式程操作集合的方式,行各种各样的并发操作.它可以由hdfs上的一个文件建而,或者是Driver程序中,从一个已经

0x01 环境说明 本地 OS: windows 10 jdk: jdk1.8.0_121 scala: scala-2.11.11 IDE: IntelliJ IDEA ULTIMATE 2017.2.1 服务器 OS: CentOS_6.5_x64 jdk: jdk1.8.111 hadoop: hadoop-2.6.5 spark: spark-1.6.3-bin-hadoop2.6 scala: scala-2.11.11 0x02 windows端配置 安装jdk 配置环境变量 JAV