http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
背景是这样的:手上有一个学长之前实现的Spark项目,使用到了GraphX,并且用的Scala编写,现在需要再次运行这个项目,但如果直接在IDEA中打开项目,则由于各种错误会导致运行失败,这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。 注意:默认你的机器已有Scala环境,项目使用IDEA打开,对Sbt不做要求,因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
近日由于工作需要,突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。
虽说人生没有白走的路,新的一年来到,会的还是原来的知识,人的身价就摆在那里,无论怎么折腾,也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识,寻找自身的不足,查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货!以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧!废话不多说,直接上干货!
Flink支持运行与所有的类linux环境,比如linux,mac os x 和cygwin(windows),要求一个master节点,一个或者多个worker节点。再部署启动flink集群之前,要准备一下环境,对每个节点的环境要求是:
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
hello,你好呀,我是灰小猿,一个超会写bug的程序猿! 在日常开发中,对于需要部署到服务器上的项目,一般都需要在Linux服务器上进行,同时需要用到Nginx服务器, 所以这篇文章我就来记录一下在Windows环境和Linux环境下安装下载Nginx并使用。
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时,Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎,原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法,这篇文章,介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台。。。
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤,如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半,起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
下载地址:https://nodejs.org/dist/v8.9.4/node-v8.9.4-x64.msi
俗语说,“磨刀不误砍柴工”。Hadoop操作前的准备工作可以加快Hadoop的操作与应用。
最近在做宜立方商城项目时要求使用dubbo-Zookeeper服务搭建一个SOA服务架构,虽然在Windows环境下也可以启动Zookeeper服务,但是作为搭建服务的不二选择,使用Linux服务器搭建Zookeeper服务无疑更为合适,今天我们就在Linux环境下搭建一个基于Zookeeper的分布式服务注册中心。
说了这么多其实还是建议如果有环境的话,程序员还是在Linux环境下开发的好。虽然刚开始有点难,但是后面会发现有很多好处。那么我们在Linux系统下开发首先会遇到的一个问题就是快捷方式。
在 Windows 中安装 Scala ,需要先安装 JDK, 参考 http://blog.csdn.net/zixiao217/article/details/52844169 安装JDK。
解决Windows10下无法对docker容器进行端口访问(端口映射的问题) 问题详情 在Windows10系统服务器中安装了docker和docker-compose 并尝试在其中运行Nginx服务,映射也做好 问题:在主机的浏览器中,打开localhost:port无法访问对应的Web服务。 问题解析 原因:docker是运行在Linux上的,在Windows中运行docker,实际上还是在Windows下先安装了一个Linux环境,然后在这个系统中运行的docker。 也就是说,服务中使用的local
一、以文件内容实例讲解: windows环境下,lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示:
一、以send_email.py文件内容实例讲解 windows环境下,lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示:
第一阶段:linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
文章更新: 20170410 初次成文 问题提出: 其实这篇文章构思很久了,拖到现在才写...原因就在于在Linux Deploy上部署图形环境是一件坑多活累的工作:一来是因为兼容性原因,部署好的图形界面环境存在数量可观的Bug,并且小苏也无力解决这些Bug。二来是因为基础的Linux环境才是图形界面环境部署的前提,而最近由于各种原因,使用原始的部署方法已经越来越难部署成功基础的Linux环境了。 但这样看来,第一点倒不是什么大问题:毕竟手机不是为运行专业的Linux发行版而生,所以存在Bug
如果你是在linux上安装httprunner环境,用的是python3的环境,安装成功后会发现hrun命令找不到,需添加软链接。
问题导读 1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程? 2.IntelliJ IDEA安装,需要安装哪些软件? 3.IntelliJ IDEA如何安装插件? 各种开发环境的搭建,其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程,其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven,sbt等。后来的发展过程中,为了更加方便我们编程,于是发展出来了,更高级的编程工具,Java有eclipse等工具,而Scala有IntelliJ IDEA.当然eclipse也可以写Scala代
本人之前写Redis书和Spring Cloud Alibaba书时,发现一些分布式组件更适合安装在linux环境,而在搭建Redis等集群时,更需要linux环境。
平时开发大部人都是在提供了高效GUI的window下工作,但是真正部署环境普遍都是在Linux中,所以为了让开发环境和部署环境统一,我们需要在windows模拟LInux环境,以前我们可能通过虚拟机的方式实现,不过自从微软拥抱开源更加开发提供了Linux的Windows子系统(WSL)后,我们又多了一个选择,通过WSL运行linux程序(WSL比通过虚拟机来运行linux性能更强,耗费资源更小,安装linux环境最大只需要200多M)!经过几次调整WSL(用于Linux的Windows子系统,也被称为Bash for Windows)可以用于Docker for Windows。
个人电脑系统是Ubuntu,也因为Linux环境工作效率更高,比较偏爱Linux系统, 平时写代码主要使用Vim,故总结出工作环境的简单配置.
Scala 语言可以运行在Window、Linux、Unix、 Mac OS X等系统上。
Intellij IDEA 15.0.3 默认配置里面没有Scala插件,需要手动安装,在Intellij IDEA 15.0.3 第一次运行时选择configure plugins,选择默认后在软件主界面去配置,但是本人测试发现,这种设置方式经常会因为网络问题配置失败,建议直接到
第一章 Scala 语言概述1.1 why is Scala 语言?1.2 Scala 语言诞生小故事1.3 Scala 和 Java 以及 jvm 的关系分析图1.4 Scala 语言的特点1.5
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
目前在官网下载低于jdk1.8的java jdk的时候需要登陆,这边分享一个账号,方便下载 账号:913898356@qq.com 密码:Oracle123. 账号提供者:https://blog.csdn.net/WNsshssm/article/details/84315519
我们使用make MALLOC=libc命令编译(我也不知道为啥,网上查的: 错误原因: 原因是jemalloc重载了Linux下的ANSI C的malloc和free函数)
之前在linux上安装python3的时候,为了让不影响linux环境原有的python2的环境,选择的方法都是下载对应的linux环境的python包,不过
Python Any Where!Python可以在我们的电脑上,当然也可以在我的手机上。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据仓库工具无法处理完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
在自定义安装软件的时候,经常需要配置环境变量,下面列举出各种对环境变量的配置方法。
SpringBoot 可以直接部署在linux物理环境里面,也可以把springboot工程打包成镜像,以容器的方式来运行。在微服务框架下,springboot工程动辄几十上百,如果一个个都手动部署事毕会耗费很多的精力,linux环境配置也是很麻烦的,并且容易出错。如果我们把springboot打包成镜像,以docker作为工程的运行载体,就可以很容易保证运行环境的一致性。并且可以用Kuberates 来管理镜像,通过kubernates也可以编排镜像,这就为我们一键部署微服务提供了安全高效的方法,所以springboot Docker部署势在必行,本章节我们来学习一下 Springboot的 Docker部署。 这里共分了12个步骤,其实最关键的就4步。 0. 新建springboot-docker web工程 1. 指定端口信息 [可选] 2. 修改pom.xml [关键] 3. 创建restful api 4. 启动测试接口,测试成功 5. 打包jar 6. 移动配置文件到 dockerfile 目录 [可选] 7. 移动jar包 到 dockerfile 目录 8. 目前 打包成镜像的数据源已经配备完毕 9. 编写Dockerfile文件 [关键] 10. 上传到Linux环境[Linux 环境下已经安装 Docker 并且服务已经启动] 11. 打包镜像 [关键] 12. 启动镜像 [关键] 13. 测试接口
一、Java安装 1、安装包准备: 首先到官网下载jdk,http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html,我下载jdk-7u79-linux-x64.tar.gz,下载到主目录 2、解压安装包 通过终端在/usr/local目录下新建java文件夹,命令行: sudo mkdir /usr/local/java 然后将下载到压缩包拷贝到java文件夹中,命令行: 进入jdk压缩包所在目录
(1)、如果之前有启动过MySQL服务,则通过:net stop mysql命令(Windows系统)或者systemctl stop mysql命令(Linux环境)先停止服务。
2016年.NET Core首个正式版本问世,如今已发布到了.NET Core3.1,再有2个月.NET5也将如约而至,跨平台开发已经快5年,然而很多人却还只是在Windows上用Visual Studio + SQL Server去做.NET Core跨平台开发,欠缺对Linux的认知。这次.NET社区邀请大咖为诸位做一次分享,在全Linux环境去开发、运行、部署.NET Core项目!让我们一起拥抱Linux吧!
安装环境:CentOS-7.0.1708 安装方式:源码安装 软件:jdk-6u45-linux-x64.bin 下载地址:http://www.Oracle.com/technetwork/Java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase6-419409.html
Ubuntu16.04安装后1.安装常用软件搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+图像编辑器GIMP Image Editor安装+视频录制软件RcordMyDesktop安装.2.开发环境配置.JDK环境配置+Scala环境配置+nodejs环境配置+开发工具intellij IDEA安装+Python数据分析环境配置+Jupyter开发工具安装+Python多版同时支持. 1.Ubuntu16.04安装常用软件(搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+视
Linux是多用户的任务系统,对于每个用户都可以指定特定的用户变量。针对不同程序在不同的环境下运行就需要修改环境变量进行定制,本文介绍 Linux常见的环境变量设置方法,希望对你有帮助。
本文介绍了如何在Ubuntu 16.04上安装Python 2和Python 3,以及相关的依赖和开发环境。同时还介绍了如何配置Jupyter Notebook和安装Node.js。最后还提供了一些有用的命令和文档链接,以帮助读者更好地使用这些工具。"
Linux下安装Scala步骤如下: 首先访问下载链接:http://www.scala-lang.org/download/默认这里下载的是Windows版本,这时点击上面的All download
编辑 /etc/profile 文件,添加变量 export SCALA_HOME=/usr/local/scala
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