hadoop 是 java 开发的,原生支持 java:spark 是 scala 开发的,原生支持 scala: spark 还支持 java.python.R,本文只介绍 python spark 1.x 和 spark 2.x 用法略有不同,spark 1.x 的用法大部分也适用于 spark 2.x Pyspark 它是 python 的一个库,python + spark,简单来说,想用 python 操作 spark,就必须用 pyspark 模块 编程逻辑 环境 首先需要配置 /e

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS

使用spark submit进行任务提交,离线跑数据,提交后的一段时间内可以application可以正常运行.过了一段时间后,就抛出以下错误: org.apache.spark.SparkException: File ./myapplication.jar exists and does not match contents of http://10.28.139.44:33084/jars/myapplication.jar 然后application停止工作. 究其原因,是spark的w

Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具,这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因.它已经成为大数据的操作系统,提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统,允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算.2003和2004年,两个来自Google的观点使Hadoop成为可能:一个分布式存储框架(Google文件系统),在Hadoop中被实现为HDFS:一个分布式计算框架(MapReduce). 这两个观点成为过去十年规模分析(scaling analy

spark submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数. 使用格式:  ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ # other options <applica

(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs

最近刚学习spark,用spark-submit命令提交一个python脚本,一开始老报错,所以打算好好整理一下用spark-submit命令提交python脚本的过程.先看一下spark-submit的可选参数 1.spark-submit参数 --master MASTER_URL:设置集群的主URL,用于决定任务提交到何处执行.常见的选项有 local:提交到本地服务器执行,并分配单个线程 local[k]:提交到本地服务器执行,并分配k个线程 spark://HOST:PORT:提交到s

自由不是想做什么就做什么,而是想不做什么就不做什么.        ---摘抄于2016/11/30晚 之前学习了一段时间的Python,但所有部署都在windows上.正赶上最近在学习liux,以后Python的继续学习就基于linux了,随便写写记录自己的学习点滴.废话不多说,上大招: 毛主席说过,没有开发环境的Python开发都是耍流氓. [Python安装] 1.gcc自然少不了,图个方便,直接用"Development Tools": yum groupinstall &qu

windows下python web开发环境: python2.7,django1.5.1,eclipse4.3.2,pydev3.4.1 一. python环境安装 https://www.python.org/ftp/python/2.7/python-2.7.amd64.msi 不多说,装完后把C:\Python27加入到path环境变量里. 然后就溜溜python,看看version啦.OK,next step. 二. python web开发框架django安装 django是一个采用

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集

作为宇宙第一IDE,VS2017对Python的支持还算可以,虽然和PyCharm等Python专用IDE相比还有些差距,但是经过后续的更新升级,我相信VS2017将越来越完善.由于本人一直都是使用VS,对其操作和脾气已经有一定的熟悉程度了,因此希望能在一个比较熟悉的环境中使用Python,仅仅是因为习惯而已. (1)遇到问题.但是在升级到VS2017 15.3版本后本人就遇到了一个比较棘手的问题:原本安装好的 Python 3.5 环境,无法实现DB的刷新,这导致安装了的第三方库无法再Inte

Python selenium chrome 环境配置 一.参考文章: 1. 记录一下python easy_install和pip安装地址和方法 http://heipark.iteye.com/blog/1916758 2. selenium + python自动化测试环境搭建 http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/29/3106515.html 3. Python-selenium-Firefox-chrome-IE问题解决方法 http:

在Mac OS上搭建Python的开发环境   本文转载自:http://www.jb51.net/article/76931.htm 一. 安装python mac系统其实自带了一个python的执行执行环境,用来运行python还行,但是开发可能就不够了,因此我们需要重新安装python.这里有两种方案安装: 1.homebrew 1 brew install python 这个方案比较简单,如果出错的话可以给前面加sudo试试,这个安装的python可能不是最新版. 2.从官网下载安装大家

一.先安装python以及pip 二.其次, Python的虚拟环境安装: 在github上下载https://github.com/pypa/virtualenv/tree/master  zip文件,如图: 把zip包复制到指定文件夹下并解压 将解压的文件夹cd到当前目录后安装,输入:python3 setup.py install  ,如图: 安装完virtualenv 后会在python 安装目录的Script目录下看到新生成的文件,如图: 2.创建虚拟环境的目录,在任意目录中打开cmd

自动化一直是测试圈中的热聊,也是大家追求的技术方向.在测试中,往往回归测试也是测试人员的“痛点”.对于迭代慢.变更少的功能,就能用上自动化来替代人工回归,减轻工作量. 问题 在分享环境搭建之前,先抛出我的一个疑问吧. app启用时,分不同的场景: 1.首次安装启用,有欢迎页: 2.非首次启用,直接进入到登录页: 3.配置了推荐展示时,启用app,会先展示推荐内容,才进入到登录页. 不同场景对应的activity都是不同的,我目前处理办法是,写了个输入函数,加了个if判断去对应不同的activit

目录 影响Python行为的环境变量 环境变量 1. PYTHONHOME 2. PYTHONPATH 3. PYTHONSTARTUP 4. PYTHONOPTIMIZE 5. PYTHONBREAKPOINT 6. PYITHONDEBUG 7. PYTHONINSPECT 8. PYTHONUNBUFFERED 9. PYTHONVERBOSE 10. PYTHONCASEOK 11. PYTHONDONTWRITEBYTECODE 12. PYTHONHASHSEED 13. PYTHO

一.首先下载python的开发环境并安装 在这里下载python3.7.2,然后安装在一个指定文件夹,随后,将安装路径配置到环境变量中 验证是否成功 OK! 二.在线安装pyDev工具 三.导入开发环境 导入成功后如下 四.新建项目并试运行 如上,完成安装运行. 三,如果是离线安装pyDev可以参考下面这篇博客,http://www.cnblogs.com/hanc/p/3685847.html,最重要的就是这句话(我另一台电脑下载的是7.1.0版本):目前的最新版是PyDev 2.7.1.zi

有时候第一次执行 spark submit --master local[*] 单机模式的时候,可以对linux本地路径进行输出.但是有时候提交到yarn的时候,是自动加上hdfs的路径这没问题, 但是接下来在执行  local模式的时候 出现问题了,本地绝对路径也自动加上了hdfs://的前缀. 那么解决办法是什么呢,本地路径前面加上 file:// 即可  (比如 )file:///opt/module/spark-2.1.1-yarn/input

(免责声明:本文档是针对Python有经验的用户,如果您对Python了解很少,或者从未使用,建议官方教程用Anaconda安装) 前期准备:Python环境 虽然Jupyter可以运行多种编程语言,但是Python是必备环境(Python 3.3或者更高版本,Python 2.7),之后才能安装Jupyter Notebook. 安装Python和Jupyter 对于Python语言的新用户,我们建议使用Anaconda发行版来安装Python和Jupyter,非常方便.安装方法参考: htt

python+Eclipse+pydev环境搭建   本文重点介绍使用Eclipse+pydev插件来写Python代码,  以及在Mac上配置Eclipse+Pydev 和Windows配置Eclipse+Pydev 编辑器:Python 自带的 IDLE 简单快捷, 学习Python或者编写小型软件的时候.非常有用. 编辑器: Eclipse + pydev插件 1. Eclipse是写JAVA的IDE, 这样就可以通用了,学习代价小.  学会了Eclipse, 以后写Python或者JAV

本系列分为两篇: 1.[转]windows和linux中搭建python集成开发环境IDE 2.[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 3.windows和linux中搭建python集成开发环境IDE——如何设置多个python环境 Install Python packages on Ubuntu 14.04 from chris' sandbox In this post I will document my setup of Python 2.7