快速开始 本文将介绍如何用scala.java.python编写一个spark单击模式的程序. 首先你只需要在一台机器上成功建造Spark:做法: 进入Spark的根目录,输入命令:$ sbt/sbt package(由于天朝伟大的防火墙,大陆地区是无法成功的,除非你可以顺利FQ),不想爬墙的可以下载预编译好的Spark ,spark-0.7.2-prebuilt-hadoop1.tgz.gz   Spark shell的交互式分析 一.基础 概念: Spark的交互式脚本是一种学习API的简单

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r

Spark集群master节点:      192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器

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

IDE:eclipse Spark:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 scala:2.10.4 创建scala工程,编写wordcount程序如下 package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object

引言 上一小节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析2>介绍了Driver側将Stage进行划分.依据Executor闲置情况分发任务,终于通过DriverActor向executorActor发送任务消息. 我们要了解Executor的运行机制首先要了解Executor在Driver側的注冊过程.这篇文章先了解一下Application和Executor的注冊过程. 1. Task类及其相关 1.1 Task类 Spark将由Executor运行的Task分为ShuffleMa

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast

Spark SQL允许相关的查询如SQL,HiveQL或Scala运行在spark上.其核心组件是一个新的RDD:SchemaRDD,SchemaRDDs由行对象组成,并包含一个描述此行对象的每一列的数据类型的schema.SchemaRDD和传统关系型数据库的表类似.SchemaRDD可以通过已有的RDD.Parquet(列式存储格式)类型文件.JSON数据集,或通过运行HiveQL获取存储在Apache Hive中的数据.社区文档介绍:https://spark.apache.org/doc

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我

1.pom.xml文件配置,直接上代码. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apa

在linux调试C/C++的代码需要通过gdb,调试java代码呢?那就需要用到jdb工具了.关于jdb的用法在网上大家都可以找到相应的文章,但是对scala进行调试的就比较少了.其实调试的大致流程都是一样的,只是需要注意一些细节的地方就可以了.下面就来简单说明一下.在这里关于scala和jdk的配置问题就不再详述了,下面进入正题吧. 首先放上调试用的scala代码hello.scala object hello { def main(args: Array[String]): Unit = {

Spark 是用Scala代码写的.为了调试Spark,做了如下尝试. 1.Eclipse下:Java 项目 ,Using Maven,编写了一个java 版Spark应用. Spark的代码(scala代码可以调试,但是查看变量极不方便,不忍直视,毕竟调试器时Java的,但代码是scala生成的字节码,还是有出入的). 2.Scala IDE下:Scala 项目,Using Maven,编写一个Scala版的Spark应用. 报找不到类的异常.解决该问题的方法是:http://scala-id

几个基本概念: (1)job:包含多个task组成的并行计算,往往由action催生. (2)stage:job的调度单位. (3)task:被送到某个executor上的工作单元. (4)taskSet:一组关联的,相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集. 一个应用程序由一个driver program和多个job构成.一个job由多个stage组成.一个stage由多个没有shuffle关系的task组成. spark应用程序的运行架构:   (1)简单的说: 由driver向

今天尝试了一下在IntelliJ IDEA里面写Scala代码,并且做到和Java代码相互调用,折腾了一下把过程记录下来. 首先需要给IntelliJ IDEA安装一下Scala的插件,在IDEA的启动界面点击 Configure -> Plugins,然后搜索Scala,点击 Install 即可,安装完插件以后,就可以创建Scala Project和Scala Class等. 安装Scala SDK:第一次用IDEA创建Scala Project的时候会提示你安装Scala SDK,它里面可

package com.dingxin.datainit import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by zhen on 2018/12/18. */ object RDDTransform { def main(args: Array[String]) { Logger.getLogger("org.apache.spark").setL

Spark作业基本运行原理: 我们使用spark-submit提交一个spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程.根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同:1)Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中的某个工作节点上启动:2)Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core.而Driver进程要做的第一件事情,就是向集群管理器(可以是Spark Standlone集群,也可以是其他的资源管理集群,比如:YARN作为资源管理集群.)

1.编译 Scala演示代码如下: <pre name="code" class="plain">/** * @author Administrator */ object Maps { val colors = Map("red" -> 0xFF0000, "turquoise" -> 0x00FFFF, "black" -> 0x000000, "orange&q