Scala多线程 多线程是同时执行多个线程的过程. 它允许您独立执行多个操作.可以通过使用多线程来实现多任务.线程是轻量级的子进程,占用较少的内存.多线程用于在Scala中开发并发应用程序. Scala不提供用于创建线程的任何单独的库.如果您熟悉Java的多线程概念,那么将会了解到它与Scala语言本身的语法相似. 可以通过扩展Thread类或Runnable接口来创建线程.两者都提供了运行方法来提供具体的实现. Scala线程生命周期 线程生命周期是线程开始和终止的时间跨度.它有各种各样的阶段

Spark程序在运行的时候,总是输出很多INFO级别内容 查看了网上的一些文章,进行了试验. 发现在 /etc/spark/conf 目录下,有一个 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template log4j.properties 然后,修改下面的这一个行:log4j.rootCategory=INFO, console 改成:log4j.rootCategory=ERROR, console 再次运行时,不再出现大量的INFO 信

06.部署Spark程序到集群上运行 6.1 修改程序代码 修改文件加载路径 在spark集群上执行程序时,如果加载文件需要确保路径是所有节点能否访问到的路径,因此通常是hdfs路径地址.所以需要修改代码中文件加载路径为hdfs路径: ... //指定hdfs路径 sc.textFile("hdfs://mycluster/user/centos/1.txt") ... ​ 修改master地址 SparkConf中需要指定master地址,如果是集群上运行,也可以不指定,运行时可以通

一个自动控制机的硅控板检测程序,用多线程和API,没有用控件,少做改动就能用Unit CommThread; Interface Uses  Windows, Classes, SysUtils, Graphics, Controls, Forms,  Dialogs, ComCtrls, ExtCtrls;Type  TThreadParam = Record    SusPended: Boolean;    BaulSpeed: integer;    Port: Byte;    Par

一.执行第一个Spark程序 1.执行程序 我们执行一下Spark自带的一个例子,利用蒙特·卡罗算法求PI: 启动Spark集群后,可以在集群的任何一台机器上执行一下命令: /home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://master:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-

在使用Intellij IDEA,local模式下运行Spark程序时,会在Run窗口打印出很多INFO信息,辅助信息太多可能会将有用的信息掩盖掉.如下所示 要解决这个问题,主要是要正确设置好log4j文件,本文主要分析如何在local模式下,将Spark的INFO信息隐藏,不影响程序中的结果输出. 1.将spark根目录下的log4j.properties文件复制到Intellij IDEA的src路径下 此时项目结构如下图所示: 2.修改log4j.properties文件的内容 将第一行的

使用IDEA运行Spark程序 1.安装IDEA 从IDEA官网下载Community版本,解压到/usr/local/idea目录下. tar –xzf ideaIC-13.1.4b.tar.gz mv idea-IC-135.1230/ /usr/local/idea 为了方便使用其bin目录下的命令,把它配置在"/etc/profile"目录下. export PATH=$PATH:/usr/local/idea/ idea-IC-135.1230/bin 2.安装Scala插件

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai

1.开发环境准备 scala IDE for Eclipse:版本(4.6.1) 官网下载:http://scala-ide.org/download/sdk.html 百度云盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1c2NAZdA 密码:au8t scala-2.11.8.msi : 官网下载:http://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html 百度云盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1dEFlmcL 密码

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

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

执行第一个spark程序 普通模式提交任务: bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hdp-node-01:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 2 \ examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \ 10 该算法是利用蒙特·卡罗算法求圆周率PI,通过计算机模拟大量

首先,目标是写个python脚本,跑spark程序来统计hdfs中的一些数据.参考了别人的代码,故用了luigi框架. 至于luigi的原理 底层的一些东西Google就好.本文主要就是聚焦快速使用,知其然不知其所以然. python写Spark或mapreduce还有其他的方法,google上很多,这里用luigi只是刚好有参考的代码,而且理解起来还是简单,就用了. 上代码: import luigi, sysfrom datetime import datetime, timedeltafr

一种方法: File --> Default Setting --> 选中Project Interpreter中的一个python版本-->点击右边锯齿形图标(设置)-->选择more-->选择刚才选中的那个python版本-->点击最下方编辑(也就是增加到这个python版本下)-->点击➕-->选中spark安装目录下的python目录-->一路OK. 再次在python文件中写入如下 from pyspark import SparkConf

一. local 模式 -- 所有程序都运行在一个JVM中,主要用于开发时测试    无需开启任何服务,可直接运行 ./bin/run-example 或 ./bin/spark-submit 如:    ./bin/run-example SparkPi 10    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[4] ./examples/jars/spark-examples_2.11-

解惑:在Ubuntu18.04.2的idea上运行Scala支持的spark程序遇到的问题 一.前言 最近在做一点小的实验,用到了Scala,spark这些东西,于是在Linux平台上来完成,结果一个最简单的入门程序搞了一两天,出了汗颜之外,对于这些工具的难用性也有了深刻的认知,难怪Hadoop的几个公司会渐渐走向衰落. 二.解惑 如果大家看过我之前的博客就知道,我是用过Hadoop,spark的,当时就遇到了非常多的麻烦,这些产品迭代的比较快,每个版本对于之前的兼容性可以说是微乎其微,因此版本

如何在本地使用scala或python运行Spark程序   包含两个部分: 本地scala语言编写程序,并编译打包成jar,在本地运行. 本地使用python语言编写程序,直接调用spark的接口,并在本地运行.     一,scala在本地能成功调用并运行spark接口的主要原理: spark发布版会将spark所有能力,和依赖包一起打包成spark-assembly.jar,并能够在单机模式下运行spark的local模式. spark发布版提供spark-submit等工具来提交jar和

一.前期准备 前期的环境准备,在Linux系统下要有Hadoop系统,spark伪分布式或者分布式,具体的教程可以查阅我的这两篇博客: Hadoop2.0伪分布式平台环境搭建 Spark2.4.0伪分布式环境搭建 然后在spark伪分布式的环境下必须出现如下八个节点才算spark环境搭建好. 然后再在本地windows系统下有一个简单的词频统计程序. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext im

Spark 中进行一些单元测试技巧:最近刚写了一点Spark上的单元测试,大概整理了一些 rdd测试 spark程序一般从集群中读取数据然后通过rdd进行转换,这其中涉及到集群,每次修改bug,上传到集群再运行测试,代价还是挺大;所以尽可能先本地进行单元测试,以减少在集群上运行时错误,特别是map等各种tranforms动作的逻辑错误:以下示例用于测试本地返回rdd相关的方法(利用spark本地模式进行单元测试) Tips: //定义一个简单的wordcount object WordCount

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap