在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

今天同事在服务区上面装的是最新版本的hadoop3.10和spark2.3.1,因为用scala开发, 所以我想用sbt进行开发.过程中遇到各种坑,刚开始用的jdk10,结果也报错,后来改成jdk1.8. 又报了新的错误.开始用的是scala2.12.6 如果不要使用spark的纯scala项目则不报错,但只要是spark的包引用则报错,则统统报错. Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: scala.Product$class 后来修改buil

spark用的是cdh spark-2.0.1 package main.scala import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* Created by tomtang on 2016/12/16. */ object tomhelloworld { def FILE_NAME:String = "word_count_results_" def main(arg

一.前期准备工作: 1.安装包的准备: VMware(10.0版本以上) : 官方网站:https://www.vmware.com/cn.html 官方下载地址:http://www.vmware.com/products/player/playerpro-evaluation.html 10.0版本注册码: v1Z0G9--FZG78-ZL3Q2-234JG 4C4EK-89KDL-5ZFP9-1LA5P-2A0J0 HY086-4T01N-CZ3U0-CV0QM-13DNU 11.0版本注

一.前期准备工作: 1.安装包的准备: VMware(10.0版本以上) : 官方网站:https://www.vmware.com/cn.html 官方下载地址:http://www.vmware.com/products/player/playerpro-evaluation.html 10.0版本注册码: v1Z0G9--FZG78-ZL3Q2-234JG 4C4EK-89KDL-5ZFP9-1LA5P-2A0J0 HY086-4T01N-CZ3U0-CV0QM-13DNU 11.0版本注

不多说,直接上干货! 我这里,采取的是ubuntu 16.04系统,当然大家也可以在CentOS6.5里,这些都是小事 CentOS 6.5的安装详解 hadoop-2.6.0.tar.gz + spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz的集群搭建(单节点)(Ubuntu系统) 大数据搭建各个子项目时配置文件技巧(适合CentOS和Ubuntu系统)(博主推荐) 新建用户组.用户.用户密码.删除用户组.用户(适合CentOS.Ubuntu系统) VMware里Ubuntu-16.

没用过IDEA工具,听说跟Eclipse差不多,sbt在Idea其实就等于maven在Eclipse.Spark运行在JVM中,所以要在Idea下运行spark,就先要安装JDK 1.8+ 然后加入Scala和Spark的依赖包就可以进行开发了,不要安装低版本的JDK. 先下载Idea的社区版 https://www.jetbrains.com/idea/download/download-thanks.html?platform=windows&code=IIC Scala.Spark环境 安

Spark编译有两种处理方式,第一种是通过SBT,第二种是通过Maven.作过Java工作的一般对于Maven工具会比较熟悉,这边也是选用Maven的方式来处理Spark源码编译工作. 在开始编译工作前应当在自己的系统中配置Maven环境 参考Linux上安装Maven方案: http://www.runoob.com/maven/maven-setup.html 编译的对象也有两种选择,第一个是下载的Apache Spark版本,这种情况不用对Maven的默认配置进行修改即可直接编译成功:第二

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

一.版本建议 Centos V7.5 Java V1.8 Hadoop V2.7.6 Hive V2.3.3 Mysql V5.7 Spark V2.3 Scala V2.12.6 Flume V1.80 Sqoop V1.4.5 二.Hadoop JDK地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html Hadoop地址: http://hadoop.apache.org

title: Spark的安装及配置 summary: 关键词:Hadoop集群环境 Spark scala python ubuntu 安装和配置 date: 2019-5-19 13:56 author: foochane urlname: 2019051904 categories: 大数据 tags: spark 大数据 本文作者:foochane  本文链接:https://foochane.cn/article/2019051904.html 1 安装说明 在安装spark之前,需要

为了将Hadoop和Spark的安装简单化,今日写下此帖. 首先,要看手头有多少机器,要安装伪分布式的Hadoop+Spark还是完全分布式的,这里分别记录. 1. 伪分布式安装 伪分布式的Hadoop是将NameNode,SecondaryNameNode,DataNode等都放在一台机器上执行,Spark同理,一般用于开发环境. 1.1 准备工作 系统准备:一台Ubuntu16.04机器,最好能够联网 准备好四个安装包:jdk-8u111-linux-x64.tar.gz,scala-2.1

不多说,直接上干货! 前言   其实啊,无论你是初学者还是具备了有一定spark编程经验,都需要对spark源码足够重视起来. 本人,肺腑之己见,想要成为大数据的大牛和顶尖专家,多结合源码和操练编程. 好一段时间之前,写过这篇博客 使用 IntelliJ IDEA 导入 Spark 最新源码及编译 Spark 源代码(博主强烈推荐) 最近开始进行更新,希望能帮助到开发的你. 下载源码 去github官网 下载   spark最新源码下载并导入到开发环境下助推高质量代码(Scala IDEA fo

不多说,直接上干货! spark-1.6.1-bin-hadoop2.6里Basic包下的JavaPageRank.java /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regar

初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构,由于两者之前都没接触过,所以边学边用的过程大多艰难.首先面临的是如何快速上手,然后是代码调优.性能调优.本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式,下篇会尝试调优方法.末尾会分享自己的学习资料,也供大多菜鸟第一次使用作为参考.由于自己项目中大量使用spark sql,所以下面的经验大多是和spark sql有关.同样下面也列出作为菜鸟在学习过程中的困惑以及踩的坑,还请大牛勿笑 ~_~ 如果有更好的方式解决,欢迎留言,一起学习. 1.常用场景

主要在maven-for-scalaIDE纠结了,因为在eclipse版本是luna4.x 里面有自己带有的maven. 根据网上面无脑的下一步下一步,出现了错误,在此讲解各个插件的用途,以此新人看见了,少走一些弯路. 其实主要的问题是自己独立去下载scala插件,把scala依赖包拷贝到eclipse的plugins和features里面,然后maven也是自己下载手动修改了 Installations里面我在add加入我自己下载的maven的路径,然后修改了maven里面confg配置文件里

1.安装JDK及配置java环境变量 本文使用版本为jdk1.7.0_79,过程略 2.安装scala 本文使用版本为2.11.8,过程略 3.安装spark 本文使用版本为spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,解压后路径:D:\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,注意:Spark的文件目录路径名,不能出现空格,类似于"Program Files"这样的文件夹名是不被允许的. 配置环境变量: SPARK_HOME=D:\spark-2.0.1-bin-ha

目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上. GSpark C

Apache Spark2.0正式发布 7月26日起Databricks开始提供Apache Spark 2.0的下载,这个版本是基于社区在过去两年的经验总结而成,不但加入了用户喜爱的功能,也修复了之前的痛点. 本文总结了Spark 2.0的三大主题:更简单.更快速.更智能,另有Spark 2.0内容的文章汇总介绍了更多细节. 两个月前,Databricks发布了Apache Spark 2.0的技术预览版,如下表所见,目前我们有10%的集群都在使用这个版本,根据客户使用新版的经验及反馈意见,新

机器部署 准备三台Linux服务器,安装好JDK1.7 下载Spark安装包 上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上 解压安装包到指定位置tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /home/hadoop/app/spark2.0/ 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6569036.html 微信:intsmaze 配置Spar

1.选取三台服务器(CentOS系统64位) 114.55.246.88 主节点 114.55.246.77 从节点 114.55.246.93 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码,因为有些操作是得用root用户操作.如果是用root用户操作的话就不存在以上问题. 我是用root用户操作的. 2.修改hosts文件 修改三台服务器的hosts文件. vi /etc/hosts 在原文件的基础最后面加上: 114.55.246.88 Master 114.55.