环境变量 含义 SPARK_MASTER_IP master实例绑定的IP地址,例如,绑定到一个公网IP SPARK_MASTER_PORT mater实例绑定的端口(默认7077) SPARK_MASTER_WEBUI_PORT master web UI的端口(默认8080) SPARK_MASTER_OPTS master专用配置属性,格式如”-Dx=y” (默认空),可能的选项请参考下面的列表. SPARK_LOCAL_DIRS Spark的本地工作目录,包括:映射输出的临时文件和RDD

sh里没有多行注释,只能每一行加一个#号.只能像这样: #-------------------------------------------- # 这是一个自动打ipa的脚本,基于webfrogs的ipa-build书写: # https://github.com/webfrogs/xcode_shell/blob/master/ipa-build # 功能:自动为etao ios app打包,产出物为14个渠道的ipa包 # 特色:全自动打包,不需要输入任何参数 #------------

Spark 将DataFrame所有的列类型改为double 1.单列转化方法 2.循环转变 3.通过:_* 1.单列转化方法 import org.apache.spark.sql.types._ val data = Array(("1", "2", "3", "4", "5"), ("6", "7", "8", "9",

IP,直接在case class里用string, 可以考虑先用其它程序生成相关的mapping,然后再去用spark填充数据

安装Scala 1,到http://www.scala-lang.org/download/ 下载与Spark版本对应的Scala.Spark1.2对应于Scala2.10的版本.这里下载scala-2.10.4.tgz. 2,解压安装Scala 1), 执行#tar -axvf scala-2.10.4.tgz,解压到/root/spark/scala-2.10.4. 2),在~/.bash_profile中添加如下配置: export SCALA_HOME=/root/spark/scala

出现这个错误的原因是出错的语句后面多了“\r”这个字符,换言之,脚本文件格式的问题,我们只需要把格式改成unix即可: vi xx.sh :set ff :set ff=unix :wq!

#!/bin/sh#docker exec -i t nginx /usr/share/app/nginx/vip/webapp/evn.sh testtestUrl='http:\/\/192.168.1.100:3000'trueUrl='https:\/\/vip.menusifu.com:23080'if [ "$1" = "test" ]then echo "$trueUrl" sed -i "s/$trueUrl/$test

$0就是该bash文件名 $?显示最后命令的退出状态.0表示没有错误,其他任何值表明有错误. $*所有位置参数的内容:就是调用调用本bash shell的参数. $@基本上与上面相同.只不过是 "$*"返回的是一个字符串,字符串中存在多外空格. "$@"返回多个字符串. 还有$#返回所有位置参数的个数. $$执行当前sh文件的pid # touch variable # vi variable   脚本内容如下:   #!/bin/sh echo "num

转自:http://blog.csdn.net/heirenheiren/article/details/8488245 把一个普通的eclipse项目转成web项目 1.  编辑工程的.project文件. 添加一 <nature>org.eclipse.wst.common.project.facet.core.nature</nature> 到 <natures> ... </natures>   2.  刷新项目,右击项目–>Propertie

CRS 表示:Compressed Row Storage CCS 表示:Compressed Column Storage CRS的表示参考: https://blog.csdn.net/buptfanrq/article/details/72518120 CCS的表示参考: http://www.importnew.com/22977.html 其实我理解上面两个是一样的,区别就是行和列.

本博文的主要内容如下: 1.通过案例观察Spark架构 2.手动绘制Spark内部架构 3.Spark Job的逻辑视图解析 4.Spark Job的物理视图解析 1.通过案例观察Spark架构 spark-shell中,默认情况下,没有任何的Job. 从Master角度讲:   1.管理CPU.MEM等资源(也考虑网络) 2.接收Driver端提交作业的请求,并为其分配资源(APPid等) 注:spark默认是粗粒度,即spark作业提交的时候就会为我们作业分配资源,后续运行的过程中一般使用已

本博文的主要内容如下:  1.通过案例观察Spark架构 2.手动绘制Spark内部架构 3.Spark Job的逻辑视图解析 4.Spark Job的物理视图解析 1.通过案例观察Spark架构 spark-shell中,默认情况下,没有任何的Job. 从Master角度讲:   1.管理CPU.MEM等资源(也考虑网络) 2.接收Driver端提交作业的请求,并为其分配资源(APPid等) 注:spark默认是粗粒度,即spark作业提交的时候就会为我们作业分配资源,后续运行的过程中一般使用

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度 进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景 部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理 首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 部署完

2017年3月1日, 星期三 Spark集群搭建_Standalone Driver:    node1    Worker:  node2    Worker:  node3 1.下载安装 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html Standalone模式的spark集群虽然不依赖于yarn,但是数据文件存在hdfs,所以需要hdfs集群启动成功 这里下载包也要根据hadoop集群版本启动 比如hadoop2.5.2需要下载spark-1.4.0-

https://www.cnblogs.com/lzxlfly/p/7221890.html 总的下载地址:      http://mirror.bit.edu.cn/apache/ hadoop下载地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.5/hadoop-2.7.5.tar.gz hbase下载地址:  http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.2.6/hbase-1.2.6

资源:3台centos6.8虚拟机 4cpu 8G内存 ip 10.19.54.111-113 1台centos6.8虚拟机2cpu 8G ip 10.19.53.55 1.System Requirements及安装环境配置并关闭防火墙与SELinux For full support of process isolation under Linux a recent kernel >=3.10 is required. 由于我使用的centos6.8,所以要升级内核(http://www.c

什么是环境变量 bash shell用一个叫做 环境变量(environment variable) 的特性来存储有关shell会话和工作环境的信息.即允许在内存中存储数据,使得在程序或shell中运行的脚本能够访问它们. 在bash shell中,环境变量分为两类: 全局变量 局部变量 全局环境变量 全局环境变量对于shell会话和所有生成的子shell都是可见的.局部变量则只对创建它们的shell可见. 查看全局变量,可以使用env或printenv命令. [root@dev ~]# env

在Hadoop集群里,有三种模式: 1.本地模式 2.伪分布模式 3.全分布模式 在Spark集群里,有四种模式: 1.local单机模式 结果xshell可见: ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100 这里写local,就是local[1] 2.standalone集群模式 需要的配置

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有