1.建立spakTesk项目,建立scala对象Test 2.Tesk对象的代码如下 package sparkTest /** * Created by jiahong on 15-8-2. */ import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]) { ) { System.err.println("Usage: <file>") Syst

(1)创建Scala项目 File->new->Project,如下图 选择Scala 然后next 其中Project SDK指定安装的JDK,Scala SDK指定安装的Scala(这里使用的是IDEA自带的scala SDK),这里将项目名称命令为SparkWordCount,然后finish  在IDEA中开发应用程序时,常常需要通过一定的文件目录组织进行源码编写,例如源文件目录.测试源文件目录,下面演示在Intellij IDEA的src目录下创建main/scala源文件目录. 直

spark之JDBC开发(连接数据库测试) 以下操作属于本地模式操作: 1.在Eclipse4.5中建立工程RDDToJDBC,并创建一个文件夹lib用于放置第三方驱动包 [hadoop@CloudDeskTop software]$ cd /project/RDDToJDBC/[hadoop@CloudDeskTop RDDToJDBC]$ mkdir -p lib[hadoop@CloudDeskTop RDDToJDBC]$ lsbin lib src 2.添加必要的环境 2.1.将MyS

spark-windows(含eclipse配置)下本地开发环境搭建   >>>>>>注意:这里忽略JDK的安装,JDK要求是1.8及以上版本,请通过 java  –version查看. 一.spark命令行环境搭建 Step1:安装Spark 到官网http://spark.apache.org/downloads.html选择相应版本,下载安装包.我这里下的是2.1.3版本,后面安装的Hadoop版本需要跟Spark版本对应.下载后找个合适的文件夹解压即可.这里新建

1.Spark企业级应用开发和调优 Spark项目编程优化历程记录,主要介绍了Spark企业级别的开发过程中面临的问题和调优方法.包含合理分配分片,避免计算中间结果(大数据量)的collect,合理使用map,优化广播变量等操作,降低网络和磁盘IO,提高计算效率. 2.核心技术优化方法对比 首先如下图(2.1),Spark应用开发在集群(伪分布式)中的记录,每一种不同颜色的折线代表一个分布式机器 最终,图4中四条折线并行达到峰值(即CPU100%).降低了处理时间,增大了处理效率. 2.1.重要

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077

下载 官网地址:https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.5/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz 验证Java是否安装 java -verison JDK下载地址 解压安装 tar -zxvf jdk-14.0.1_linux-x64_bin.tar.gz mv jdk-14.0.1 /usr/local/java 验证Scala是否安装 scala -verison wget https://downlo

情景: 前后端分离,本地前端开发调用接口会有跨域问题,一般有以下3种解决方法: 1. 后端接口打包到本地运行(缺点:每次后端更新都要去测试服下一个更新包,还要在本地搭建java运行环境,麻烦) 2. CORS跨域:后端接口在返回的时候,在header中加入'Access-Control-Allow-origin':* 之类的(有的时候后端不方便这样处理,前端就蛋疼了) 3. 用nodejs搭建本地http服务器,并且判断访问接口URL时进行转发,完美解决本地开发时候的跨域问题. 用到的技术: 1

详细说明参考:http://www.cnblogs.com/PeunZhang/p/5629329.html 我个人理解: 1.全局安装(npm install -g)是为了用命令行,比如在windows下,如果用全局安装gulp时,系统变量上已经能识别gulp命令.之后就是用gulp命令.但这种说法只是片面的,如果本地安装,你进入到本地node_modules模块下能能用命令行,不过要加路径:还有一种就是环境变量上指向这个本地目录也能达到目的. 2.本地安装(npm install -save

前言 我们为什么要用JNI --> 高效.扩展 高效:Native code效率高,数学运算,实时渲染的游戏上,音视频处理 (极品飞车,opengl,ffmpeg,文件压缩,图片处理-) 扩展:扩展了java 虚拟机的能力, 驱动开发  (wifi-hotspot) JNI理解 JNI 简单的理解就是一个桥梁或者适配器,是C/C++语言和JAVA语言进行进行沟通的桥梁和中间件,相当于android开发中ListView和GridView的Adapter适配器,将数据和界面显示的view进行连接起

在把webpack作为本地开发依赖安装的时候报错 Refusing to install webpack as a dependency of itself 原因是package.json里的name的值为webpack,所以换个名字就好了

转自:http://www.cnblogs.com/jianyus/p/3523387.html 在SharePoint开发中,我们需要在部署有SharePoint环境的服务器中开发,这是一件让人很苦恼的事情,毕竟不能一个项目多人开发配备多台服务器,这就需要本地开发. 本来自己以为SharePoint 2013在不再支持客户端系统的条件下,只能服务器上开发,QQ群里的朋友提醒说也可以本地开发,远程调试,以为自己是知道SharePoint 2010可以通过注册表修改,本地安装SharePoint的

加入OpenStack社区 https://launchpad.net/,注册用户(597092663@qq.com/Admin@123) 修改个人信息,配置SSH keys.OpenPGP keys,详细过程参考: http://www.ubuntukylin.com/ukylin/forum.php?mod=viewthread&tid=23 http://serverfault.com/questions/214605/gpg-not-enough-entropy 记住Launchpad

西秦的ACE-Python教程 一.Python本地开发环境部署       西秦 级别: 论坛版主 发帖 1357 云币 2782 加关注 写私信   只看楼主 更多操作楼主  发表于: 10-10     从今天起,为大家带来ACE Python的入门教材. 希望大家在看完教材后,都能动手尝试一下,让ACE焕发活力!   Python是一款非常强大的脚本语言,能够实现多种功能. 首先我们来部署开发环境,打开Python的下载页面https://www.python.org/downloads

一条命令解决的外网访问内网问题 本地WEB外网访问.本地开发微信.TCP端口转发 平台登陆地址:http://www.ngrok.cc/login 新版本上线启动方式更简单使用视频教程 在路由器上面的使用视频教程 微信开发教程已在网易云课堂上线微信开发教程观看地址 官方QQ群:532387951(一号群已满)276155731(二号群已满)427801919(三号群已满)426298277(四号群) 目前已有:20150人使用,运行21874项服务   简单 无需任何配置,下载客户端之后直接一条

Spark数据本地性 分布式计算系统的精粹在于移动计算而非移动数据,但是在实际的计算过程中,总存在着移动数据的情况,除非是在集群的所有节点上都保存数据的副本.移动数据,将数据从一个节点移动到另一个节点进行计算,不但消耗了网络IO,也消耗了磁盘IO,降低了整个计算的效率.为了提高数据的本地性,除了优化算法(也就是修改spark内存,难度有点高),就是合理设置数据的副本.设置数据的副本,这需要通过配置参数并长期观察运行状态才能获取的一个经验值. Spark中的数据本地性有三种: PROCESS_LO

1. 在官网下载VirtualBox & 虚拟机 http://bce.baidu.com/doc/BAE/GUIGettingStarted.html#.E4.B8.8B.E8.BD.BD.E5.B9.B6.E5.90.AF.E5.8A.A8.E8.99.9A.E6.8B.9F.E6.9C.BA Windows下安装依赖包 下载localenv压缩包并解压. 从解压包内的localenv/SOFTWARE目录安装Vagrant和Virtual Box. 将依赖包的安装路径加入可执行路径PATH

repo下的本地开发流程 单分支开发:    1 本地新建工作目录并初始化repo库: repo init;    2 下载代码(只取服务器当前分支): repo sync -c;    3 创建本地分支: repo start localDevelop --all;    4 基于localDevelop分支进行代码修改,修改中可能需要建立私有分支,但统一使用localDevelop分支提交;    5 将所有库切换到localDevelop分支,repo sync同步,同步过程中如果出现冲突

本次Spark二次开发是为了客服模块的开发, 能让用户一旦点击该客服则直接自己主动加入好友.而客服放则需自己主动加入好友,不同弹出对话框进行允许,这方便的广大客服. 如今废话不多说,直接上代码. package org.jivesoftware.spark.ui; import java.util.ArrayList; import org.jivesoftware.spark.util.log.Log; import org.jivesoftware.spark.util.ModelUtil;

前后端分离项目需要解决第一个问题就是,前端本地开发时如何解决通过ajax请求产生的跨域的问题.一般的做法是通过本地配置nginx反向代理进行处理的,除此之外,还可以通过nodejs来进行代理接口.当然,要实现这个前提是,前端开发环境必须运行在nodejs服务中,所幸的是,现在前端的开发自动化工具都是建立在nodejs上的,所以这个前提也不是很重要. webpack-dev-server配置跨域方案 如果你项目是用webpack作为前端自动化构建工具的话,那么可以引用webpack-dev-ser

引言 使用webpack有一段时间了,对其中的热更新的大概理解是:对某个模块做了修改,页面只做局部更新而不需要刷新整个页面来进行更新.这样就能节省因为整个页面刷新所产生开销的时间,模块热加载加快了开发的速度.具体效果可以先看下下图的效果: 可是最近,亲自搭建一个webpack应用项目时,在实现开发环境的模块热更新时,遇到这样那样的问题.由于之前都是使用第三方插件来实现应用的热更新,它们都封装了实现热更新的一些细节,导致在不用第三方插件实现模块热更新时出现问题,其实还是理解的不够深入.于是在搞明白