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

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

# 使用SBT构建Scala应用 ## SBT简介 SBT是Simple Build Tool的简称,如果读者使用过Maven,那么可以简单将SBT看做是Scala世界的Maven,虽然二者各有优劣,但完成的工作基本是类似的. 虽然Maven同样可以管理Scala项目的依赖并进行构建, 但SBT的某些特性却让人如此着迷,比如: * 使用Scala作为DSL来定义build文件(one language rules them all); * 通过触发执行(trigger execution)特性支

[转帖] 原文地址:https://github.com/CSUG/real_world_scala/blob/master/02_sbt.markdown 尊重版权,尊重他人劳动成果,转帖请注明原文地址 使用SBT构建Scala应用 SBT简介 SBT是Simple Build Tool的简称,如果读者使用过Maven,那么可以简单将SBT看做是Scala世界的Maven,虽然二者各有优劣,但完成的工作基本是类似的. 虽然Maven同样可以管理Scala项目的依赖并进行构建, 但SBT的某些特

SBT(Simple Build Tool)是Scala的项目构建工具,拥有依赖管理,构建过程管理和打包等功能. SBT官网上给出各平台的安装方法: MAC: 使用homebrew安装 brew install sbt Ubuntu: 使用apt-get安装apt-get install Win: 使用官网上的.msi安装 sbt可以管理的一个最简单的scala项目可以只有一个.scala文件. 编写一个hello.scala源文件: object Hello { def main(args:

使用SBT构建Scala应用 SBT简介 SBT是Simple Build Tool的简称,如果读者使用过Maven,那么可以简单将SBT看做是Scala世界的Maven,虽然二者各有优劣,但完成的工作基本是类似的. 虽然Maven同样可以管理Scala项目的依赖并进行构建, 但SBT的某些特性却让人如此着迷,比如: 使用Scala作为DSL来定义build文件(one language rules them all); 通过触发执行(trigger execution)特性支持持续的编译与测试

一.sbt简介 sbt是类似ANT.MAVEN的构建工具,全称为Simple build tool,是Scala事实上的标准构建工具. 主要特性: 原生支持编译Scala代码和与诸多Scala测试框架进行交互: 使用Scala编写的DSL(领域特定语言)构建描述 使用Ivy作为库管理工具 持续编译.测试和部署 整合scala解释器快速迭代和调试 支持Java与Scala混合的项目 二.sbt安装 在sbt官网下载,这里我是下载的sbt-0.13.11.zip,下载后加压到自己定义的文件夹,然后将

1. 净资产应用实例 我们要构建这样一个应用,它会取回一份列表,其中包括用户持有的股票的代码以及股份,并告知他们在当前日期为止的这些投资的总价.这包含了几件事:获取用户输入.读文件.解析数据.写文件.从Web获取数据.把信息显示给用户. 我们会先开发一个控制台应用.然后,把它转换成Swing应用.一次一步,沿着这条路重构应用. 2. 获取用户输入 Scala的Console类可以从命令行获取用户输入. 下面的代码将信息读入内存: package com.cn.gao //获取用户输入 class

尽管学了一段时间的Scala了,可是总认为基础不是太扎实,还有非常多的基础知识比較模糊.于是近期又打算又一次学习基础． Scala中的三种集合类型包含:Array,List,Tuple．那么究竟这三种有哪些异同呢?说实话,我之前一直没弄明确,所以今天特意花了点时间学习了一下． 同样点: 1.长度都是固定的,不可变长 2.早期的Scala版本号,Array.List都不能混合类型,仅仅有Tuple能够,2.8版本号以后,3者的元素都能够混合不同的类型(转化为Any类型) 不同点: 1.Array

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

scala依赖java环境,首先下载jdk1.8 64位 1.windows安装scala环境 下载scala环境,执行 进入doc窗口输入scala -version查看scala版本号,出现版本号则安装成功   2.下载scala插件 下载与idea相同版本的scala插件 scala插件下载地址:http://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala/versions 3.idea配置scala插件 成功配置:

一.sbt简介 sbt是类似ANT.MAVEN的构建工具,全称为Simple build tool,是Scala事实上的标准构建工具. 主要特性: 原生支持编译Scala代码和与诸多Scala测试框架进行交互: 使用Scala编写的DSL(领域特定语言)构建描述 使用Ivy作为库管理工具 持续编译.测试和部署 整合scala解释器快速迭代和调试 支持Java与Scala混合的项目 二.sbt安装 在sbt官网下载,这里我是下载的sbt-0.13.11.zip,下载后加压到自己定义的文件夹,然后将

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

作者:过往记忆 | 新浪微博:左手牵右手TEL | 能够转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明博客地址:http://www.iteblog.com/文章标题:<Spark Standalone模式应用程序开发>本文链接:http://www.iteblog.com/archives/1041Hadoop.Hive.Hbase.Flume等QQ交流群:138615359(已满),请增加新群:149892483本博客的微信公共帐号为:iteblog_hadoop,欢迎大家

一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp

参考资料:1.英文官方文档2.中文官方文档,内容翻译的不全 SBT是类似maven和gradle的自动构建和包依赖管理工具,SBT是Scala技术体系下的包管理工具,都是Lightbend公司开发的,官方文档并没有介绍SBT的特点,文档中自称相对于maven和gradle有更少的概念但是如果不看文档将会遇到一些细节问题.个人的感受是,SBT类似scala技术体系的特点,就是设计思路上有一种发烧友的那种设计者自己觉得很酷但是我却感觉华而不实的那种烦躁.本文的目的是编写一个SBT的实操项目,你不必需

一.启动Spark 1.standalone模式 方法一: (1)启动主节点 ./sbin/start-master.sh 访问http://127.0.0.1:8080,得到如下页面 注意标记到的链接就是spark master节点的链接master-spark-URL (2)启动从节点 ./sbin/start-slave.sh <master-spark-URL> 再次访问http://127.0.0.1:8080,得到如下页面 可以看到,从节点启动 方法二: (1)设置SSH,本地免密

1. 环境准备 JDK1.8 ZooKeeper集群(参见本人博文) Scala2.12(如果需要做scala开发的话,安装方法参见本人博文) 本次安装的kafka和zookeeper集群在同一套物理机器上, 192.168.1.101 192.168.1.102 192.168.1.103 2. 下载kafka 到kafka官网下载kafka,目前最新的版本是kafka_2.12-2.1.0.tgz,前面是scala版本号,后面是kafka版本号. wget http://mirror.bit

kafka版本10.0.0.没有采用最新版本是因为项目中目前使用了这个版本. 1.安装gradle 首先进入https://gradle.org/install 查看Install manually->Step 1. Download 这个链接,即可选择版本下载了. 这里选择了二进制版本 解压后设置GRADLE_HOME指向解压的目录,再将%GRADLE_HOME%\bin加入到PATH.与JDK的配置完全一样. CMD下执行 gradle -v  验证一下 2.安装SCALA 首先进入http

在Spark高速入门指南 – Spark安装与基础使用中介绍了Spark的安装与配置.在那里还介绍了使用spark-submit提交应用.只是不能使用vim来开发Spark应用.放着IDE的方便不用.这里介绍使用Intellij Idea搭建Spark的开发环境. 1.Intellij Idea的安装 因为Spark安装在Ubuntu环境中.这里的Idea也安装在Ubuntu中.首先是下载,到官网下载就可以.下载完后解压到待安装的文件夹: sudo tar -zxvf ideaIU-2016.1