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

有关带scala版本的eclipse4.7的下载, 你可以直接去: http://scala-ide.org/download/sdk.html ​ 下载下来后是:scala-SDK-4.7.0-vfinal-2.12-win32.win32.x86_64.zip,解压,展开.其实就是一个带着scala版本的64位的eclipse47(oxygen).进入目录中, 双击eclipse图标. ​ 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44596980/article/d

sparksql是spark中的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,他提供的最核心的编程抽象,就是DataFrame.同时,sparksql还可以作为分布式的sql查询引擎. 最最重要的功能就是从hive中查询数据.     Dataframe可以理解为:以列的形式组织的,分布式的数据集合.     Dataframe可以通过很多来源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表.外部的关系型数据库.以及RDD   使用sparksql 首先需要创建一个sqlContext对象,或者是它的

记录一下版本问题: spark与scala版本对应问题: 1.官网会给出,如下,spark2.3.1默认需要scala2.11版本 2.在maven依赖网中也可以看到,如下 3.关于idea开发版本中也可以看到所需要依赖的scala版本 通常在file->project structure->global libraries 右侧,点击加号将scala sdk加入后,最右侧有个下拉框,可以看到此idea支持的一些scala版本号 如果通过加入的scala sdk版本超出idea所需要的scal

简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

scala import kafka.utils._ class DefaultPartitioner(props: VerifiableProperties = null) extends Partitioner { private val random = new java.util.Random def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = { Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions } } j

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

其实我想找一门“具有Python的简洁写法和融合Java平台的优势, 同时又足够有挑战性和灵活性”的编程语言. Scala 就是一个不错的选择. Scala 有很多语言特性, 建议先掌握基础常用的: 变量.控制结构 .正则与模式匹配.集合.文件读写/目录遍历.高阶函数.并发 Actor 模型: 然后是面向对象特性:类.Trait.泛型.注解 .操作符重载;  最后再细细学习那些复杂不常用的特性:类型转换.编译解析等:注重挖掘根源性的思想,能够推导出其它的特性. 本文使用 Scala 实现 Jav

文章来自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4174652.html  转发请注明 我刚装上Scala和IDEA时发现运行代码后总是出现 xxx is already defined as class xxx的问题. 经查询,是ScalaJdk版本与IDEA版本有冲突. 出问题时我的IDEA版本是14,Scala版本是2.11.4 .   把Scala版本换成2.10.4就OK了

Ubuntu 14.04.1 LTS上默认的scala版本是2.9的,而最新版本的spark-1.3需要最低版本的scala版本为2.10.x,先使用apt-get remove scala将机器上的老版本scala清除干净.在这个位置下载 http://www.scala-lang.org/download/2.10.5.html scala, 现在好后,解压, 最后编辑~/.bashrc,设置如下环境变量: export PATH=/home/zhangchao3/spark-evn/sca

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege             为什么,我要在这里提出要用Ultimate版本. IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下

//来自spark源码// sparkContext初始化的时候写着  private def warnDeprecatedVersions(): Unit = { val javaVersion = System.getProperty() && javaVersion().toInt == ) { logWarning("Support for Java 7 is deprecated as of Spark 2.0.0") } if (scala.util.Pro

Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hive,spark,eclipse/idea安装全过程,3-4节点,集群部署自己确定,比如集群涉及的多种角色namenode,secondary namenode, datanode,resourcemanager等的节点分配,并用表格形式给出.给出可访问的ip,用户名密码.(阿里云直接给公网ip,校园

本文主要讲解Scala的并发(并行)编程,那么为什么题目概称geotrellis使用(六)呢,主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis,具体前几篇博文已经介绍过了.我觉得干任何一件事情基础很重要,就像当年参加高考或者各种考试一样,老师都会强调基础,这是很有道理的.使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark,所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言,同样要想搞明白Scala并发(并行)编程,Scala基础也很重要,没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不

一.背景 由于项目需要,需要在Sbt+Scala项目中连接MySQL数据库.由于之前使用Maven+Java进行依赖管理偏多,在Sbt+Scala方面也在不断进行摸索,特此记录,作为小模块知识的积累. 二.系统环境 Scala.Sbt.IDE的版本分别如下 Scala版本 ==> 2.11.8 Sbt版本   ==> 0.13.8 Idea Intellij版本   ==> 2016.2.2 三.步骤 3.1 新建SBT项目 3.2 添加Student类和程序入口 项目结构如下图所示 其

转载地址:http://jingpin.jikexueyuan.com/article/47043.html 本文先叙述如何配置eclipse中maven+scala的开发环境,之后,叙述如何实现spark的本地运行.最后,成功运行scala编写的spark程序. 刚开始我的eclipse+maven环境是配置好的. 系统:win7 eclipse版本:Luna Release(4.4.0) maven是从EclipseMarket中安装的,如图1. 当初构建eclipse+maven环境时,仅

最近开始系统性的学习scala.其实之前使用过scala的,比如我在用Gatling这款性能测试工具的时候就接触到了scala了.Gatling本身就是用Scala写的,而且Gatling的性能测试配置文件本身就是一个scala类,可以随意使用scala甚至是Java提供的各种类库.当时觉得用Gatling特别舒服的原因就在于配置文件强大的表现力.而这种表现力就是由Scala语言提供的. 言归正传,学习Scala还是从最简单的Hello world开始.在Scala官网中显著的标题就是: Obj

最近在研究Kafka源代码,需要自己搭建一个开发环境.官网上给出的提示略显简单,照着做了一遍也碰到了一些问题.特此记录下来. 开发环境: Oracle Java 1.7_u71 + Eclipse 4.4.1 + Scala 2.10.4 + Gradle 2.3 + Kafka 0.8.2.1 一.Gradle安装配置 Kafka代码自0.8.x之后就使用Gradle来进行编译和构建了,因此首先需要安装Gradle.Gradle集成并吸收了Maven主要优点的同时还克服了Maven自身的一些局

Scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言,设计初衷是实现可伸缩的语言 .并集成面向对象和函数式变成的各种特性.这里为了学习spark特地配置了scala. 1.下载scala安装包: http://www.scala-lang.org/download 选择最新的安装包下载,进行保存: 2.解压安装包到自己的目录,我解压在了opt目录下: root@ubuntu:/opt# mkdir ./scala root@ubuntu:/opt/scala# tar zxvf ../.