今天在将windows下的脚本文件通过scp命令，发送到远程服务器上，在执行过程中遇得到了这个问题 ./sh.sh -bash: ..../sh.sh: /bin/bash^M: 坏的解释器: 没有那个文件或目录 原因分析：windows下，每一行的结尾是\n\r，而在linux下文件的结尾是\n，那么在windows下编辑过的文件在linux...下打开看的时候每一行的结尾就会多出来一个字符\r，用cat -A urfile时你可以看到这个\r字符被显示为^M，这时候只需要删除这个字符就可以了，可以使用命令 sed -i 's/\r//' filename.../bin/bash^M$ # ^M$ ^M$ echo "Hello World"^M$ sed -i 's/\r//' sh.sh ./sh.sh Hello World 你好
在windows使用WSL后，安装了Ubuntu操作系统，在Ubuntu系统中执行npm时候提示如下： 解决办法： 使用vi 或者 vim命令打开文件 可以看到 按一下ESC 输入 :set ff
原因 在Linux中有时候我们将在Windows下编写的脚本拷贝到Linux环境中运行时会出现运行不了的情况 主要还是Windows的换行符为\r\n，而Linux环境中的换行符号为\n 解决办法 方法一...：使用文本编辑工具将脚本文件所有的\r\n替换成\n 方法二：在执行脚本时，弹出错误提示：没有那个文件或目录 这是由于脚本文件在保存时使用了DOS文件格式造成的，可以用vim打开文件，然后执行下列操作:...源 本文链接：https://www.findmyfun.cn/bin-bash-m-bad-interpreter-no-file-or-directory.html 转载时须注明出处及本声明。...我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
截屏2021-06-17 09.30.17.png 安装spark到/usr/local/ terminal中定位到spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz目录，移动spark-2.4.8...-bin-hadoop2.7.tgz到/usr/local rm spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz /usr/local 解压缩spark-2.4.8-bin-hadoop2.7....tgz 安装pyspark(本文使用python3，且mac自带python 2.7) pip3 install pyspark 设置环境变量 打开～/.bash_profile vim ~/.bash_profile...添加 export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin 使环境变量生效...source ~/.bash_profile 在terminal中输入 pyspark ?
同时在path中添加如下： %SPARK_HOME%\bin %SPARK_HOME%\sbin %HADOOP_HOME%\bin ?..., console”改为”WARN, console” 5【将pyspark文件放到python文件夹下、使用winutils.exe修改权限】 1，将spark所在目录下（比如我的是D:\Software...\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\python）的pyspark文件夹拷贝到python文件夹下（我的是D:\Program Files\python3.5.3\Lib\site-packages...3，修改权限 将winutils.exe文件放到Hadoop的bin目录下（我的是D:\Software\hadoop-2.7.3\bin），然后以管理员的身份打开cmd，然后通过cd命令进入到Hadoop...2，‘C:\tmp\hive’，一般按照上面步骤进行了之后会自动创建的，一般是在Hadoop的安装目录下出现。但是若没有也不用担心，自己在c盘下创建一个也行。
1 方案 spark 用local模式 spark standalone涉及多节点通讯，复杂度高；而多任务并行完全可以规划数据分片，每个独立用一个spark local处理；这样就规避了复杂的集群搭建...让python环境能够找到pyspark 这本质上是通过env环境变量实现，具体实现一个是python设置，一个.bashrc或shell设置。...2 步骤 1) 安装spark(就是解压) 解压spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz到用户目录下，比如/users/username/tools/spark/spark 我用了一个软连接...spark 2）在python代码中配置，以使用pyspark 下面构建环境及测试代码可以在py文件和jupyter中测试通过。...="/users//[username]/miniconda3/bin/python" 把这个放入.bashrc，就不需要上述的python配置，无感使用pyspark。
今天这篇文章从最基础的spark安装开始讲起，安装spark并不需要一个庞大的集群，实际上单机也可以。这也是我们学习的基础，这样我们就可以在本机上做各种实验了。...使用命令进行移动： sudo mv ~/Downloads/spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop2.7 /usr/local/ 基本配置 放置好了之后，我们打开配置文件修改环境配置...因为我用的是zsh的终端，如果是原生的终端的话应该是.bash_profile，由于我用的是mac，如果是windows用户，请百度windows设置环境变量。。。...vim ~/.zshrc 在末尾加上三行： export SPARK_HOME=/usr/local/spark-3.0.0-bin-hadoop2.7 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME.../bin export PYSPARK_PYTHON=python3 改完了之后，别忘了source ~/.zshrc激活一下。
1 安装说明 在安装spark之前，需要安装hadoop集群环境，如果没有可以查看：Hadoop分布式集群的搭建 1.1 用到的软件 软件 版本 下载地址 linux Ubuntu Server 18.04.2...2.4.3-bin-hadoop2.7 spark-2.4.3 2.2 修改配置文件 配置文件位于/usr/local/bigdata/spark-2.4.3/conf目录下。.../start-history-server.sh 要注意的是：其实我们已经配置的环境变量，所以执行start-dfs.sh和start-yarn.sh可以不切换到当前目录下，但是start-all.sh...-Linux-x86_64.sh，安装过程也很简单，直接执行$ bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh即可。...5.2 启动PySpark的客户端 执行命令：$ pyspark --master spark://master:7077 具体如下： hadoop@Master:~$ pyspark --master
文件 tar -zxvf spark-1.1.0-bin.tgz mv spark-1.1.0-bin.tgz/* /usr/local/spark/ sudo adduser spark chown...-R spark.spark /usr/local/spark 4.添加环境变量: export SPARK_HOME=/usr/local/spark export SPARK_HOME=$SPARK_HOME.../lib/spark-assembly-1.0.2-hadoop2.4.1.jar export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH 5.修改conf目录下的spark-env.sh,...: 交互终端 pyspark --master yarn Ipython Notebook 把下面代码加到~/.bashrc function pyspark_yarn() { PORT=$1 NOTEBOOK_DIR...ip=0.0.0.0 --port=$PORT --notebook-dir=$NOTEBOOK_DIR --matplotlib=inline --no-browser" $SPARK_HOME/bin
我这里下的是Spark 2.4.0版本，没有此版本的，也可以下载Spark 3.2.4或更高版本的。...-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local 更改文件目录名： [root@bigdata local]# mv spark-2.4.0-bin-without-hadoop.../ spark （四）配置相关文件 1、配置Spark的classpath 先切换到 /usr/local/spark/conf 目录下，复制spark-env.sh.template重命名为spark-env.sh...export PYSPARK_PYTHON=python3 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH 如下图所示。.../bin/pyspark --master local[4] --jars code.jar 可以执行“pyspark --help”命令，获取完整的选项列表，具体如下： $ cd /usr/local
PySpark on HPC系列记录了我独自探索在HPC利用PySpark处理大数据业务数据的过程，由于这方面资料少或者搜索能力不足，没有找到需求匹配的框架，不得不手搓一个工具链，容我虚荣点，叫“框架”...job file（描述输入raw文件路径，生成文件路径）； job script -- single job file（任务脚本：输入一个job file，执行单批次的任务）； job script-...压缩成单个文件后删除）； 日志文件要每个job（task）一个，典型的是日期加一个随机值或者job_id； ... os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "/.../usr/bin/env bash #SBATCH --job-name= #SBATCH --time=1:00:00 #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --cpus-per-task.../usr/bin/env bash #SBATCH --job-name= #SBATCH --time=1:00:00 #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --cpus-per-task
/docker-compose # 增加可执行权限 chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 好啦，这样我们的Docker环境就配置好了。...注意当前目录下的文件不能删除或者自行修改与修改权限，是镜像里面的文件出来的，如果操作不当会导致集群重启不成功。 访问下spark：http://192.168.0.114:8080 ?...然后看一下master容器上面pyspark的PYTHONPATH是啥： #进入master容器 docker exec -it master /bin/bash vim /usr/spark-2.4.1.../bin/pyspark 找到PYTHONPATH： export PYTHONPATH="${SPARK_HOME}/python/:$PYTHONPATH" export PYTHONPATH="$...这样貌似对于IDE不太友好，所以，还是远程安装相应的版本的pyspark依赖吧, 在master容器内执行： pip install pyspark==2.4.1 本地刷新下远程python编译器依赖，
spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录 2-修改Yan-site.xml配置，管理内存检查,历史日志服务器等其他操作 修改配置文件 3-需要配置历史日志服务器 需要实现功能...Driver端， 由于Driver没有启动在客户端client端，在client看不到结果 如何查看数据结果？...=/root/anaconda3/bin/python3” –conf “spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3” {SPARK_HOME}...=/root/anaconda3/bin/python3” –conf “spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3” {SPARK_HOME}...端运行用户定义的Python函数或Lambda表达****式，则需要为每个Task单独启一个Python进程，通过socket通信方式将Python函数或Lambda表达式发给Python进程执行。
我们怎么看这些东西有没有跑起来呢？jps这个查看守护进程的东西就可以看到。 有没有别的办法呢？有，通过web ui来看，直观很多。...我们去官网下载Scala的压缩包，scala-2.11.7.tgz这样的。 解压到一个文件夹，推荐在home下面建立一个tools文件夹，然后解压在里面。...export SPARK_HOME=/home/tools/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH 接下来我们就要像配置hadoop一样配置Spark...装好pycharm后在安装目录的bin下打开pycharm.sh，然后开始一个新的项目，接下来在Run里面修改配置（Edit Configurations），我们加入spark的目录和spark下python...在新建的项目里新建一个python文件 from pyspark import SparkContext, SparkConf appName ="XXX" #你的应用程序名称 master= "local
今天在翻看以前写的简单的shell脚本时,发现一个问题: 当./运行时总是提示: (bash: ..../hello.sh: bin/bash: 坏的解释器: 没有那个文件或目录),但是当用sh运行时正确. 原来的脚本: (试试看你能否一眼看出错误) #!...bin/bash echo "Hello Linux!" 后来几番检查发现自己写的丢了一些东西. 应该把红体字改成 #!/bin/bash （！后面少了/）
也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。...注意：这里是进入到Python的安装目录下进行压缩的，没有带上Python的父目录 3.将准备好的Python2和Python3上传至HDFS [root@cdh05 disk1]# hadoop fs...", "python/bin/python3.6") \ .config("spark.pyspark.driver.python", "python3.6") \ .config("spark.yarn.dist.archives...=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip:$SPARK_HOME/python/lib/pyspark.zip:$PYTHONPATH...在运行代码前需要指定SPARK_HOME和PYTHONPATH的环境变量，将Spark编译的Python环境加载到环境变量中。
Step3：解压压缩包并设置环境变量： tar -xvf Downloads/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz export SPARK_HOME = /home/hadoop.../spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 export PATH = $PATH:/home/hadoop/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin export PYTHONPATH...= $SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip:$PYTHONPATH export PATH = $SPARK_HOME.../python:$PATH Step4：进入Spark目录并进入PySpark shell： ..../bin/pyspark ?
请确保提前配置好JAVA_HOME环境变量，这样才能正常运行Spark。在windows上安装Java和Apache Spark后，设置SPARK_HOME、HADOOP_HOME和PATH环境变量。...如果你知道如何在windows上设置环境变量，请添加以下内容：SPARK_HOME = C:\apps\opt\spark-3.5.0-bin-hadoop3HADOOP_HOME = C:\apps.../bin请确保将下载的winutils.exe文件放置在Spark安装目录的bin文件夹下，以便Spark能够正确地使用它来执行Windows特有的操作。...: org.graphframes.GraphFramePythonAPI将下载好的jar包放入你的%SPARK_HOME%\jars即可。...对于初学者来说，很难获得一些有组织的日志文件或数据集，所以我们可以自己制造一些虚拟数据，以便进行演示。
-bin-hadoop3 2.2 spark配置 配置环境变量：设置--高级系统设置--系统属性--高级--环境变量--系统变量 编辑系统变量--新建SPARK_HOME 编辑环境变量Path--添加...和%HADOOP_HOME%\sbin 进入Hadoop的配置目录etc\hadoop，打开文件hadoop-env.cmd，修改Java的安装路径，如果Java安装在Program Files可以通过设置为...当Hadoop在windows下运行或调用远程Hadoop集群的时候，需要该辅助程序才能运行。...下载对应版本的 winutils(我的hadoop是3.3.4，winutils下载的3.0.0)，把下载到的bin文件夹覆盖到Hadoop安装目录的bin文件夹，确保其中含有winutils.exe文件...hadoop.dll 把hadoop/bin下的hadoop.dll放到C:/windows/system32文件夹下 到此就可以正常运行代码了。
如wxl(wangxiaolei)用户的变量在root用户中也能生效，需要修改root用户下的.bashrc文件。...Hadoop新用户来做，其实这个是可有可无的） vim /etc/profile.d/spark.sh export SPARK_HOME="/opt/spark" export PATH="$SPARK_HOME.../tem路径下 rm -rf /tmp/hadoop-wxl 注意：因为format在/tmp目录下，所以每次重启机器这些文件会丢失，所以。。。...3.2.通过小例子的shell测试 3.2.1.开启pyspark ./bin/pyspark ?...='notebook' /opt/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/bin/pyspark ?
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