概要 Spark 单机环境配置 JDK 环境配置 Spark 环境配置 python 环境配置 Spark 使用示例 示例代码 (order_stat.py) 测试用的 csv 文件内容 (orders.csv) 运行结果 概要 大数据和人工智能已经宣传了好多年, Hadoop 和 Spark 也已经发布了很长时间, 一直想试试, 但是工作也遇不到使用的场景, 就一直拖着. 这次在极客时间上选了蔡元楠老师的<大规模数据处理实战>的课. 其中介绍了很多 Spark 的内容, 就此机会, 也在虚拟

1. 环境配置 a)  java环境配置: JDK版本为1.7,64位: 环境变量配置如下: JAVA_HOME为JDK安装路径,例如D:\software\workSoftware\JAVA 在path中添加“%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;” 在CLASSPATH中添加“.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;” b)  scala环境配置 scala版本为2.10,因为Spark 1.6.

1.安装scala 从http://www.scala-lang.org下载scala-2.11.7.tgz并解压缩 将解压缩的文件夹用mv指令移动到/usr/local/share mv [scalapath] /usr/local/share 修改/etc/profile文件权限. sudo vim /etc/profile 添加path:   把下面的一行代码加入到profile文件末尾 export PATH="$PATH:/usr/local/share/scala-2.11.7/bi

windows7 spark单机环境搭建 follow this link how to run apache spark on windows7 pycharm 访问本机 spark 安装py4j 配置pycharm 在PYTHON_HOME\lib\site-packages下新建pyspark.pth文件内容为: D:\program\spark-1.5.1-bin-hadoop2.4\python 试运行

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

spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx SparkCore 相当于Hadoop中的MapReduce,用于大规模离线批处理计算 SparkSQL 相当于Hive(稍微类似),用于交互式计算 注意: 1.交互式计算:用户界面中的查询条件进行过滤查询,然后交给SparkSQL进行处理,产生输出数据.速度比较快 2.交互式计算框架:Presto.Imp

首先和之前一样下载solr-5.3.1.tgz,然后执行下面命令释放文件并放置在/usr/目录下: $ .tgz $ /usr/ $ cd /usr/solr- 这个时候先不用启动solr,因为单机模式下为了和之前保持通用仍然使用外部zookeeper,只是zookeeper也是以单机模式运行,此时和之前一样下载zookeeper,然后释放到指定目录,操作如下: $ mkdir /usr/zookeeper $ .tar.gz $ /usr/zookeeper $ cd /usr/zookeep

以后spark,mapreduce,mpi可能三者集于同一平台,各自的侧重点有所不用,相当于云计算与高性能计算的集合,互补,把spark的基础看了看,现在把开发环境看看,主要是看源码,最近Apache Spark源码走读系列挺好的,看了些.具体环境配置不是太复杂,具体可以看https://github.com/apache/spark 1.代码下载 git clone https://github.com/apache/spark.git 2.直接构建spark 我是基于hadoop2.2.0的

修改hostname bogon 为localhost 查看ip地址 [training@bogon ~]$ sudo hostname localhost [training@bogon ~]$ hostname 执行结果 此时python 版本为2.7 将python版本升级至3.0及以上 一.            下载欲升级python版本 Python-3.4.5,将包放于本机与虚似机的共享目录下,上传至虚似机的opt目录下 二.            解压 三.阅读README安装步

1.配置一台linux服务器(当前使用CentOS7)及一些基本设置 1.1在wmware下制作一台centos服务器(桥接模式)         并设置静态ip (编辑/etc/sysmconfig/network-scripts/ifcfg-ens33为如下内容,然后service network restart)         HWADDR="00:0C:29:76:12:2A"         Type="Ethernet"         BOOTPRO

(假定已经装好的hadoop,不管你装没装好,反正我是装好了) 1 下载spark安装包 http://spark.apache.org/downloads.html 下载spark-1.6.1-bin-without-hadoop.tgz 2 将spark包解压到自己指定目录 然后在spark中指定hadoop jar包的路径 先执行 hadoop classpath把输出内容记下来 在spark conf路径下新建spark-env.sh 然后输入以下内容:(注意:::::::把hadoop

ERROR1.hadoop依赖 [ERROR] - Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path   java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 解决办法: 1) 下载所需的winutils.exe http://social.msdn.microsoft.com/Foru

安装地址(已亲测有效):https://www.linuxidc.com/Linux/2019-03/157650.htm

本文介绍安装spark单机环境的方法,可用于测试及开发.主要分成以下4部分: (1)环境准备 (2)安装scala (3)安装spark (4)验证安装情况 1.环境准备 (1)配套软件版本要求:Spark runs on Java 6+ and Python 2.6+. For the Scala API, Spark 1.3.1 uses Scala 2.10. You will need to use a compatible Scala version (2.10.x). (2)安装好l

本文介绍安装spark单机环境的方法,可用于测试及开发.主要分成以下4部分: (1)环境准备 (2)安装scala (3)安装spark (4)验证安装情况 1.环境准备 (1)配套软件版本要求:Spark runs on Java 6+ and Python 2.6+. For the Scala API, Spark 1.3.1 uses Scala 2.10. You will need to use a compatible Scala version (2.10.x). (2)安装好l

前面说过Kafka集群环境的部署,现在主要说一下在本地测试中Kafka单机环境的部署,和前面一样首先保证zookeeper服务的正常运行,然后解压并释放kafka安装包,并放到指定位置: tar -xvzf kafka_2.9.2-0.8.2.2.tar.gz mkdir /usr/kafka mv kafka_2.9.2-0.8.2.2 /usr/kafka/ cd /usr/kafka/kafka_2.9.2-0.8.2.2 现在开始编辑配置文件server.properties,执行命令:

前面说过Kafka集群环境的部署,现在主要说一下在本地测试中Kafka单机环境的部署,和前面一样首先保证zookeeper服务的正常运行,然后解压并释放kafka安装包,并放到指定位置: tar -xvzf kafka_2.9.2-0.8.2.2.tar.gz mkdir /usr/kafka mv kafka_2.9.2-0.8.2.2 /usr/kafka/ cd /usr/kafka/kafka_2.9.2-0.8.2.2 现在开始编辑配置文件server.properties,执行命令:

MongoDB数据库默认情况下是没有做权限控制的,只要能够连接所开放的端口就能进行访问,而且拥有root级别的权限:对于生产环境而言是极不安全的,所以需要建立用户,进行授权控制. 单机环境下的用户授权模块配置: MongoDB的社区版本中有两个模块可以控制用户的访问: --auth: 在mongod启动项中加入--auth,mongodb启动后,就可以完成授权模块的启用): PS:虽然auth模块启用后本机还能否登陆到数据库,但是不具备增删改查的权限了,所以启动auth模块之前就应该创建一个超级

机器:windows 10 64位. 因Spark支持java.python等语言,所以尝试安装了两种语言环境下的spark开发环境. 1.Java下Spark开发环境搭建 1.1.jdk安装 安装oracle下的jdk,我安装的是jdk 1.7,安装完新建系统环境变量JAVA_HOME,变量值为“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79”,视自己安装路劲而定. 同时在系统变量Path下添加C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin和C:

HBase 是一个开源的非关系(NoSQL)的可伸缩性分布式数据库.它是面向列的,并适合于存储超大型松散数据.HBase适合于实时,随机对Big数据进行读写操作的业务环境. @hbase单机环境的搭建 1.首先配置好JDK,准备好hbase-0.98.12.1-hadoop2-bin.tar的压缩包,然后解压到相应目录中 2.进入conf/hbase-env.sh.文件,进行JDK的配置,将其中的JAVA_HOME指向到你Java的安装目录 3.编辑conf/hbase-site.xml文件,添