电脑已经装了anaconda python,然后下载了spark2.1.0.因为版本太新,所以网上和书上的一些内容已经不再适用.比如关于如何使用IPython和Jupyter,教程给出的方法是用如下语句打开Spark即可进入IPython或者IPython Notebook: IPYTHON=1 ./bin/pyspark IPYTHON_OPTS="notebook" ./bin/pyspark 然鹅运行以上语句后我得到的是: Error in pyspark startup: IP

目录 如何改变jupyter打开文件的路径 第一种方法: 第二种方法 第三种方法 如何改变jupyter打开文件的路径 当我们直接打开jupyter时,直接加载的是我们的C盘文件 现在我们想打开其他盘文件夹有三种方法: 第一种方法: 1.在cmd命令中,默认执行路径是C盘,先切换到其他盘,比如说想要运行的文件在F:\Python前期预热\python9期 ,先输入F: 或者f: 2.enter之后 再紧接着输入 cd 文件所在的路径 比如F:\Python前期预热\python9期 然后再按 j

1.简述 jupyter notebook,启动后,浏览器发现工作目录并不是自己真正的代码的工作路径.所以需要设置一下.这样方便自己快捷使用. 2.设置修改jupyter notebook打开后默认工作目录 一般主要有下面两种方法: 通过设置开始菜单jupyter快捷方式属性实现 通过修改jupyter属性和配置Jupyter Notebook配置文件 经过测试都可以生效.如果两种方法结合使用那就肯定更没有问题了. 2.1.通过设置开始菜单jupyter快捷方式属性实现 菜单栏jupyter快捷

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群.2 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入H

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

调试资源分配   Spark 的用户邮件邮件列表中经常会出现 "我有一个500个节点的集群,为什么但是我的应用一次只有两个 task 在执行",鉴于 Spark 控制资源使用的参数的数量,这些问题不应该出现.但是在本章中,你将学会压榨出你集群的每一分资源.推荐的配置将根据不同的集群管理系统(YARN.Mesos.Spark Standalone)而有所不同,我们将主要集中在YARN 上,因为这个Cloudera 推荐的方式.Spark(以及YARN) 需要关心的两项主要的资源是 CPU

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark

如需转发,请注明出处:小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10739036.html 一.报错 jupyter notebook能打开目录页,但是打不开ipynb文件,页面报错 500 : Internal Server Error 二.办法 卸载jupyter(本人用命令pip uninstall jupyter卸载后,还是报错,有残留文件).此方法太温柔,彻底解决方法如下: 直接删除Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_

一.jupyter notebool介绍 Jupyter Notebook是Ipython的升级版,而Ipython可以说是一个加强版的交互式 Shell,也就是说,它比在terminal里运行python会更方便,界面更友好,功能也更强大. 二.安装 pip install jupyter #打开jupyter notebook 也只需要在终端输入:win + R jupyter notebook 然后浏览器就显示下面的界面: 在dos窗口运行jupyter notebook后出现:canno

在 jupyter 中添加菜单和自动完成功能 参考文档http://www.360doc.com/content/17/1103/14/1489589_700569828.shtmlhttp://top.jobbole.com/35789/https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/config_overview.htmlhttps://jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io/en/lates

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

1.什么是jupyter notebook jupyter notebook是一种 Web 应用,能让用户将说明文本.数学方程.代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中.它可以直接在代码旁写出叙述性文档,而不是另外编写单独的文档.也就是它可以能将代码.文档等这一切集中到一处,让用户一目了然. Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写:Julia,PYThon和R,这个名字与“木星(jupiter)”谐音.Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析,机器学习的必备工具.因为

我们的spark historyserver 最近页面打开很慢 jstat -gcutil pid 1000 发现full gc 相当严重 查看堆大小,发现默认堆1G,打算修改到4G jps -lvm |grep pid 30283 org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer -Xmx1g 步骤 vi spark-env.sh # 加添 export SPARK_DAEMON_MEMORY=4096m # 重启 historyserver服务 sb

一  使用IDEA开发Spark程序 1.打开IDEA的官网地址,地址如下:http://www.jetbrains.com/idea/ 2.点击DOWNLOAD,按照自己的需求下载安装,我们用免费版即可. 3.双击ideaIU-15.0.2.exe安装包,点击Next. 4.选择安装路径,点击Next. 5.可以选择是否创建桌面快捷方式,然后点击Next. 6.点击Install. 7.安装过程 8.点击Finish,安装成功 9.双击IntelliJ IDEA 15.0.2的图标,打开Int

1.准备 本文主要讲述如何在Ubuntu 16.04 中搭建 Spark 2.11 单机开发环境,主要分为 3 部分:JDK 安装,Scala 安装和 Spark 安装. JDK 1.8:jdk-8u171-linux-x64.tar.gz Scala 11.12:Scala 2.11.12 Spark 2.2.1:spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz 需要注意的是,Spark 版本与 Scala 版本需要匹配一致. Note: Starting version 2.0,

1.关于pyenv (1)pyenv是一个开源的.shell脚本编写的工具:Simple Python version management (2)为什么使用pyenv:当多个项目同时在开发与维护时,各个项目可能使用着不同的python版本,使用pyenv能更方便帮助我们管理不同的python版本环境 (3)pyenv源码及其下载安装皆可以在GitHub上找到: https://github.com/yyuu/pyenv https://github.com/yyuu/pyenv-install

日志的格式是GBK编码的,而hadoop上的编码是用UTF-8写死的,导致最终输出乱码. 研究了下Java的编码问题. 网上其实对spark输入文件是GBK编码有现成的解决方案,具体代码如下 import org.apache.hadoop.io.LongWritable import org.apache.hadoop.io.Text import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat rdd = ctx.hadoopFile(file_list,

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

原文链接:https://wongxingjun.github.io/2016/05/11/Spark-Job%E8%B0%83%E4%BC%98-Part-2/ 这篇文章将会完成Part 1中留下的部分,我会尽力介绍更多的你关心的能加速Spark程序的东西.特别是你将会学习资源调优或者配置Spark来充分利用集群提供的所有资源.然后我们会转向并行度调优,job性能中最难的也是最重要的参数.最后你会学习如何表示数据本身,Spark能读取的磁盘存储形式(用Apache Avro或者Apache P