MongoDB Connector for Spark Spark Connector Scala Guide spark-shell --jars "mongo-spark-connector_2.11-2.0.0.jar,mongo-hadoop-core-2.0.2.jar,mongo-java-driver-3.4.2.jar" import org.apache.spark.sql.SparkSession import com.mongodb.spark._ import

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 在使用spark连接mysql的过程中报错了,错误如下 08:51:32.495 [main] ERROR - Error loading factory org.apache.calcite.jdbc.CalciteJdbc41Factory java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/calcite/linq4j/QueryProvider at java.lang.ClassLoader.defi

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args

spark-2.4.2kudu-1.7.0 开始尝试 1)自己手工将jar加到classpath spark-2.4.2-bin-hadoop2.6+kudu-spark2_2.11-1.7.0-cdh5.16.1.jar # bin/spark-shell scala> val df = spark.read.options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" ->

<?php/** * php 连接mongdb的类的封装 * @author 李秀然 */ class mongdb{ private $host;//"mongodb://admin:12345678@127.0.0.1:27017"; private $data; private $m_db; //private $m; function __construct($host,$data){ $this->host=$host; $this->data=$data;

Spark程序使用Scala进行单元测试 1.Rdd测试 2.无返回值方法测试 3.测试私有方法 原文作者:大葱拌豆腐 原文地址:Spark程序进行单元测试-使用scala 1.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

How to implement connection pool in spark https://github.com/YulinGUO/BigDataTips/blob/master/spark/How%20to%20implement%20connection%20pool%20in%20Spark.md 问题所在 在Spark Streaming Guid中,提到: dstream.foreachRDD { rdd => rdd.foreachPartition { partitionO

1.添加依赖 hadoop和mongodb的连接器 <dependency> <groupId>org.mongodb.mongo-hadoop</groupId> <artifactId>mongo-hadoop-core</artifactId> <version>1.4.2</version></dependency> java连接mongodb连接器 <dependency> <gro

spark 读取hive中的数据 scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hiveContext = new HiveContext(sc) //hive中的feigu数据库中表stud_info scala> val stud_infoRDD = hiveContext.sql("select * fr

首先参考的是这篇文章:http://blog.csdn.net/sadfasdgaaaasdfa/article/details/45970185 但是其中的函数太老了.所以要改.另外出发点是我自己的这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 里面关于梯度下降的那幅图片. 改来改去,在随机化向量上耗费了很多时间,最后还是做好了.代码如下: package com.spark.my import org.apache.log4j.{L

在所有master和slave上也要在spark/conf/spark-conf.sh里面设置driver的classpath,解决编译找不到driver的问题 http://www.iteblog.com/archives/1300 类似这样:  export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/iteblog/com/mysql-connector-java-5.1.3 spark-sql driver要到1.4以上 sbt: name := "hoursAv

为什么要使用Maven 摘自百度百科的介绍 Maven是基于项目对象模型(POM),可以通过一小段描述信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具.Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具.由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目.由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司项目采用 Maven 的比例在持续增长. 我为什么要使用Mav

http://www.cnblogs.com/byrhuangqiang/p/4017725.html 为了在IDEA中编写scala,今天安装配置学习了IDEA集成开发环境.IDEA确实很优秀,学会之后,用起来很顺手.关于如何搭建scala和IDEA开发环境,请看文末的参考资料. 用Scala和Java实现WordCount,其中Java实现的JavaWordCount是spark自带的例子($SPARK_HOME/examples/src/main/java/org/apache/spark

本文基于<Spark 高级数据分析>第2章 用Scala和Spark进行数据分析. 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c2/Into 1.获取数据集 数据集来自加州大学欧文分校机器学习资料库(UC Irvine Machine Learning Repository),这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源, 这些数据源非常有意义,并且是免费的. 我们要分析的数据集来源于一项记录关联研究,这项研究是

朴素贝叶斯 算法介绍: 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别. 朴素贝叶斯分类的正式定义如下: 1.设 为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性. 2.有类别集合 . 3.计算 . 4.如果 ,则 . 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率.我们可以这么做: 1.找到一个已知分类的待分类项集合,这

简介 spark SQL官网:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html sparkSQL是构建在sparkCore之上的组件,用于处理结构化的数据.它将数据抽象为DataFrame并提供丰富的API,并且sparkSQL允许使用SQL脚本进行操作,使得数据查询变得非常的容易使用. 同时,sparkSQL除了操作简单,API丰富之外,对于数据源的支持也很强大.你可以从,如: 1)HDFS 2)Parguet文件 3

简介 spark graphx官网:http://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html#overview spark graphx是基于spark core之上的一个图计算组件,graphx扩展了spark RDD,是spark对于图计算的一种抽象. 这里的图,不是“图画”的意思,是一种数据结构.这种数据结构由“点”和“线”组成,拿用户关系图来说,“点”描述的就是用户,“线”描述的就是这些用户之间的关系,所以由“点”

为了开发测试方便,想直接在 IDEA 里运行 Spark 程序,可以连接 Hive,需不是打好包后,放到集群上去运行.主要配置工作如下: 1. 把集群环境中的 hive-core.xml, hdfs-site.xml, core-site.xml 三个文件复制一份,放到 resource 目录下.网上有说只需要放 hive-core.xml 就可以了.我部署的是高可用的集群,只复制 hive-core.xml 会报错.三个都放就不会有问题了. 2. 在本机上解压 hadoop 的安装包,下载 w

使用SGD算法逻辑回归的垃圾邮件分类器 package com.oreilly.learningsparkexamples.scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF import org.ap

一.实验目的 (1)掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的方法: (2)熟悉 HDFS 的基本使用方法: (3)掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4: Scala版本:2.10.6.: Hadoop 版本:2.7.6. 三.实验过程 首先根据这篇博文https://www.cnblogs.com/Genesis2018/p/9079787.html安装Scala 输入wget http://downl