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

scala和java混合的spark程序之前使用其他配置始终有报找不到包的情况,尝试了一下如下配置可以打包成功.<build> <pluginManagement> <plugins> <!-- 编译scala的插件 --> <plugin> <groupId>net.alchim31.maven</groupId> <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId&g

对于Hadoop和Spark的开发,最常用的还是Eclipse以及Intellij IDEA. 其中,Eclipse是免费开源的,基于Eclipse集成更多框架配置的还有MyEclipse.Intellij分为Community版和Ultimate版,前者免费,后者付费.付费版同样是集成了更多的框架便于开发,主要是针对web开发人员.这里我们讲述两个IDE的配置方法,并推荐使用Intellij完成配置.首先需要明确的是,本文的配置是基于Java语言,基于Scala语言配置Spark开发环境在In

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

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.本地LOCAL环境安装Spark并试运行配置(在Ubuntu系统下例子) # 打开文件配置环境变量: JAVA,SCALA,SPARK,HADOOP,SBT gedit /etc/profile   # 在文件中加入以下行 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_51 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib

01.Spark安装与配置 1.hadoop回顾 Hadoop是分布式计算引擎,含有四大模块,common.hdfs.mapreduce和yarn. 2.并发和并行 并发通常指针对单个节点的应对多个请求的能力,是单一节点上计算能力的衡量,并行通常针对集群来讲,是利用多个节点进行分布式协同作业,我们称之为并行计算. 3.Spark 快如闪电集群计算引擎,应用于大规模数据处理快速通用引擎,使用内存计算. Speed 内存计算速度是hadoop的100倍以上,硬盘计算是Hadoop是10倍以上,Spa

maven打包 tomcat运行pom配置,同时还需要配置org.apache.tomcat.maven插件,这里省略. <groupId>com.company</groupId> <artifactId>wechat</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <!-- 下方两行是web项目 tomcat启动使用的方式,如果是打成jar包,则不需要配置下两行内容 --> &

一.spark job日志介绍    spark中提供了log4j的方式记录日志.可以在$SPARK_HOME/conf/下,将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置.但这个配置为全局配置,不能单独配置某个job的运行日志.    在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.properties,原来的内容如下:(log4j的用法和配置,请参考另一篇文档)

刚刚把项目从Ant转到Maven,费了好多劲,主要是对Maven边用边学.问题主要集中在项目结构上不太一样,在程序的访问上也有区别,调试和打包等也和原来不太一样.终于折腾完一个可以正常运行的POM配置,记录一下,将遇到的问题也注释在了配置中,便于查阅. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

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

样例代码: public class SparkTest { private static Logger logger = Logger.getLogger(SparkTest.class); public static void main(String[] args) { String db = ConfigurationManager.getProperty(Constants.HIVE_DATABASE); SparkConf conf = new SparkConf(); SparkSe

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

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutp

spark 安装 配置 使用java来操作spark spark 安装 tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz rm spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 spark sudo vim /etc/profile export SPARK_HOME=/usr/local/storm export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin source /etc/pro

Spark history Server产生背景 以standalone运行模式为例,在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了日

安装环境如下: 操作系统:CentOs 6.6 Hadoop 版本:CDH-5.3.0 Spark 版本:1.2 集群5个节点 node01~05 node01~03 为worker. node04.node05为master spark HA 必须要zookeepr来做协同服务,做master主备切换,zookeeper的安装和配置再次不做赘述. yum源的配置请看: 1.安装 查看spark的相关包有哪些: [root@node05 hadoop-yarn]# yum list |grep

hadoop2的安装教程 Spark可以直接安装在hadoop2上面,主要是安装在hadoop2的yarn框架上面 安装Spark之前需要在每台机器上安装Scala,根据你下载的Spark版本,选择对应的Scala和jdk Scala的安装就是解压缩,然后配置环境变量,将Scala的执行命令配置到Path上. Spark的安装和Scala一样,但是Spark还需要对配置文件进行配置 这里给出环境配置:/etc/profile文件 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.

Spark history Server产生背景 以standalone运行模式为例,在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了日

(一)HA下配置spark 1,spark版本型号:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 2,解压,修改配置环境变量 tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 /usr/spark-2.1.0 vim /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java export SCALA_HOME=/usr/scala export HADOOP_HOME=/usr/h