ImmutableBytesWritable其实就是hbase把其封装成的rowkey，如果要通过collect算子收集到客户端driver，涉及到序列化的操作： new SparkConf().set...("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 接下来如果要打印出rowkey： hbaseRDD.map {
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
陆续好多人会问，在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题，而检查程序，看起来一点也没有错。...如报的错误大致如下： Error: application failed with exception java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException...) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) Caused by: java.lang.NullPointerException...._3)) put }, true); } 这个问题，主要原因在于从HiveContext中访问的DataFrame中，遍历的某些行里面putRecord...因此在put.add的时候首先需要进行判断一下。 如 putRecord.IsNullAt(index)，这样进行判断，如果为NULL值，简单设个特定的字符串，马上什么问题全部解决。
q=spark spark：http://spark.apache.org/downloads.html scala：https://www.scala-lang.org/download/2.12.12....html 注意 spark 3 使用的版本是 scala 2.12.* 编译器配置 下载scala 插件 工程构建 配置scala 插件 构建scala 本地jar 包工程 file -》 project...structure -》 添加下载的spark 中的jar 包 代码： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext...请在该工程名称上右键单击，在弹出的菜单中，选择Add Framework Surport ，在左侧有一排可勾选项，找到scala，勾选即可 在项目文件夹下，右键 建立 路径 src -》 main 然后...Spark中IDEA Maven工程创建与配置 https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/108518504 hadoop 配置相关问题
)可以验证scala的版本或进行交互实验(scala官网推荐的图书《Programming in Scala, 3rd ed》中的实例均为在此模式下运行，故学习scala阶段到这一步就够了) 下载IntelliJ...图片 完成配置如下： 图片 为方便开发，将项目转换为maven项目以解决繁琐的依赖包问题，项目名右键–>Add Framework Support… 图片 图片 项目会自动引入pom.xml，变为scala...maven project，并在src下创建source root(可以在package上右键更改) 图片 source root(该项目中为main.java)上右键–>New–>Scala Class...若只配置了hdfs，是没有问题的： bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar grep input...使用上面准备好的Scala环境，创建一个scala maven project：mvn-rdd-test 编写代码 package com.tencent.omg import org.apache.spark
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止
或者干脆就没有这样的错误，但是依然有因为内存不足导致的问题，有的会有警告，比如这个： “ 16/01/13 23:54:48 WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial...我们遇到过某些性能低下甚至OOM的问题，是改变这两个参数所难以缓解的。但是可以通过增加每台机器的内存，或者增加机器的数量都可以直接或间接增加内存总量来解决。...在选择EC2机器类型的时候，要明确瓶颈（可以借由测试来明确），比如我们遇到的情况就是使用r3.8 xlarge和c3.8 xlarge选择的问题，运算能力相当，前者比后者贵50%，但是内存是后者的5倍。...Log com.esotericsoftware.kryo.KryoException: java.lang.NullPointerException Serialization trace: underlying...(Utils.scala:1793) at org.apache.spark.scheduler.TaskResultGetter$$anon$2.run(TaskResultGetter.scala
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。...SQLon Spark的未来 Shark 当Shark项目在3年前开始时，Hive（在MapReduce上）是SQL on Hadoop的唯一选择。...Shark的想法很快被接受，甚至启发了加速Hive的一些主要工作。 从Shark到Spark SQL Shark构建在Hive代码库上，并通过交换Hive的物理执行引擎部分来实现性能提升。...正是由于这个原因，我们正在结束Shark作为一个单独的项目的开发，并将所有的开发资源移动到Spark的一个新组件Spark SQL上。...我们很高兴与Hive社区合作并提供支持，为最终用户提供流畅的体验。 总之，我们坚信Spark SQL不仅是SQL的未来，而且还是在Spark上的结构化数据处理的未来。
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。
空指针 原因及解决办法：1.常常发生空指针的地方(用之前判断是否为空) 2.RDD与DF互换时由于字段个数对应不上也会发生空指针 4. org.apache.spark.SparkException...2.kafka序列化问题(引包错误等) 6....10.机器重启，yarn关闭程序都会造成这种现象 16/11/29 00:03:00 ERROR scheduler.JobScheduler: Error in job generator java.lang.NullPointerException...(BlockManagerMaster.scala:104) at org.apache.spark.SparkContext.unpersistRDD(SparkContext.scala...HashTable.scala:226) Spark可以自己监测“缓存”空间的使用，并使用LRU算法移除旧的分区数据。
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....里用final修饰的变量 val i = 1 //使用var定义的变量是可变的，在Scala中鼓励使用val var s = "hello" //Scala编译器会自动推断变量的类型...但在Scala中：这些操作符实际上是方法。例如：a + b是a.+(b)方法调用的简写：a 方法 b可以写成 a.方法(b)。...至于akka，如果大家使用的是老版本Spark，如Spark1.X，也建议结合actor好好学习，Spark老版本通信框架是用akka和netty结合的，当然后面完全是用netty了。
Spark于11月9号又将几个BUG解决之后，release一个较新的版本。作为spark的追随者，于是开始重新进行spark的编译。...有了前面的编译经验和之前下载好的java类包，花了大概一分钟就编译妥当，于是重新部署配置一下，马上OK。简直是高效率。 对于scala的编译，还是只需要一条语句。...然后复制到各台电脑上。...sudo scp -r spark-1.5.2 ndscbigdata@ubuntu-bigdata-8:/home/ndscbigdata/soft/ 开启spark,进入spark 监控页面，1.5.2...的版本马上就显现出来！
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是...scala版本不匹配的问题。...默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。 看了官网说明，主要有两种编译方式，一种是MVN，另一种SBT。...输入：build/sbt -Dscala=2.11 -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver assembly，经过漫长的等待，不过最终还是成功了。...最好还是重新编译，顺便把这个HIVE的问题也解决了。以前采用没编译的版本也经常出现HIVE的各种错误。
笔者从18年开始做大数据开发，最近有朋友找我推荐一些spark相关的学习资料，于是就再次梳理了下，自己踩过的，比较好的相关资料...... 1. scala学习 相比于其他语言，个scala的学习曲线确实比较陡...，如果有函数式编程或JAVA基础的话，则相对会好一些 官网：https://www.scala-lang.org/ 1.1 runoob.com 上的scala tutorial ⭐️⭐️⭐️ 最简易和快速的入门教程...，有基础的话，两个小时即可 教程的侧重点是“手册”，故Scala的一些特性和原理没有涵盖 1.2 一篇文章：函数式编程理论 对函数式编程没有了解的同学，以先看看这篇KM上的文章，该文章以Scala语言为例...没有具体下载链接，给大家推荐这个网址 ⭐️⭐️⭐️ 1.4 视频教学:Spark编程基础(scala) ⭐️⭐️⭐️ 第二章节是专门讲解scala语言基础 厦门大学林子雨老师的教学视频，很推荐，实习上班坐地铁的时候看...Scala课堂-twitter.github.io twitter启动的一系列有关Scala的讲座 内含effective scala中文版的链接 2. spark学习 2.1 视频教学:Spark编程基础
2016年元月4号, spark 在其官网上公开了1.6.0版本,于是进行下载和编译. 有了前面的编译经验和之前下载好的java类包，花了大概一分钟就编译妥当，于是重新部署配置一下，马上OK。...对于scala的编译，还是只需要一条语句。...对spark 1.6中的新特性进行测试: (DataSet) 其中1.6的新特性还包括: Spark Core/SQL API Updates SPARK-9999 Dataset API - A...SPARK-10917, SPARK-11149 In-memory Columnar Cache Performance - Significant (up to 14x) speed up when...SPARK-10117 LIBSVM data source - LIBSVM as a SQL data source Documentation improvements SPARK-7751
collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,这样便于我们观察，毕竟分布式数据集比较抽象。...Spark的collect方法，是Action类型的一个算子，会从远程集群拉取数据到driver端。...最后，将大量数据 汇集到一个driver节点上，将数据用数组存放，占用了jvm堆内存，非常用意造成内存溢出，只用作小型数据的观察。
问题导读 1.如何进入spark shell？ 2.spark shell中如何加载外部文件？ 3.spark中读取文件后做了哪些操作？ about云日志分析，那么过滤清洗日志。该如何实现。...这里参考国外的一篇文章，总结分享给大家。 使用spark分析网站访问日志，日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用，他是如何工作的。几年前使用hadoop，后来发现spark也是容易的。...下面是需要注意的： 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录，我写了这篇短的文章，介绍如何从Apache访问日志文件中生成URL点击率的排序 spark安装需要安装hadoop...(SparkSubmit.scala) java.lang.NullPointerException arkSubmit.scala:121) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main...val textFile=sc.textFile("file:///data/spark/README.md") 说明： 记得这里如果自己创建的文件可能会读取不到。
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。...在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。...本文的目标是写一个基于akka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么？ akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。...akka client application 调用host application上特定的actor。 我们看出，这里我们把akka作为一个任务处理器，并通过spark来完成任务。...下面请看 至此，我们已经写好了一个spark集群+akka+scala的应用。
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。...在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。...本文的目标是写一个基于kafka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用。...spark://$(hostname):7077 --class ConsumerApp target/scala-2.11/kafka-sample-app_2.11-1.0.jar 注：如果定义的...如果出现java.lang.NoClassDefFoundError错误， 请参照Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境， 确保kafka的包在Spark
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