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。
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
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。
下载地址:https://nodejs.org/dist/v8.9.4/node-v8.9.4-x64.msi
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:
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。
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。
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
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。
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
《Docker下ELK三部曲》一共三篇文章,为您揭示如何快速搭建ELK环境,以及如何将web应用的日志上报到ELK用,三部曲内容简述如下:
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。
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。
SBT 是 Scala 的构建工具,全称是 Simple Build Tool, 类似 Maven 或 Gradle。 SBT 的野心很大,采用Scala编程语言本身编写配置文件,这使得它稍显另类,虽然增强了灵活性,但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。另外由于SBT默认从国外下载依赖,导致第一次构建非常缓慢,使用体验非常糟糕! 如果你是一名Scala初学者,本文希望帮你减轻一些第一次使用的痛苦。
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
Scala 语言可以运行在Window、Linux、Unix、 Mac OS X等系统上。
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
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。
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.
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
目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
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!
Python Any Where!Python可以在我们的电脑上,当然也可以在我的手机上。
肯尼斯·蓝·汤普森最早用汇编语言创建了UNIX系统,后来与他的好“基友”丹尼斯·里奇(C语言之父),他们两个一同用C语言重新写了UNIX系统,但是操作系统的使用是需要收费的,就比如我们现在大多数人所使用的Windows系统等,都是需要收费的,只不过我们当初在购买电脑的时候就已经一次性付过了。 起源 在1991年的时候,赫尔辛基大学的一位学生林纳斯·本纳第克特·托瓦兹仿造unix操作系统,编写了一个操作系统,并将它开源,命名为Linux;后续越来越多的顶级工程师甚至民间黑客参与了这个项目,并为Linux提供自己编写的源代码。 开源VS闭源 评价一个操作系统的好坏无非就是看它的稳定性、安全性、以及执行效率等。 所谓开源,就是把自己的源代码暴露在外部,而Linux的开源,就使得世界上的顶级工程师还有民间大佬都能看得到里面的一些细微的错误,并加以改正,进而不断地完善不断地修正,而像Windows这种闭源的操作系统,由于只有参与写这个系统的人了解源代码,局限于自身的认知,所以可能会存在一些问题隐藏的很好,因此,相较于此,开源下的Linux系统的稳定性、安全性,以及效率方面都是高于闭源下的Windows系统的。
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
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
环境说明: 系统:win10专业版 deepin V20 IDE:IDEA 2020.3 java:jdk1.8 Maven:3.8.1
实验需要使用unix环境,所以如果是windows操作系统,那么可以用docker,vmware/vitrual box,wsl等方式搭建linux环境,我本人使用的是vmware,安装的linux发行版是manjaro,由于在做lab之前就已经配置好了虚拟机环境,因此就不记录搭建linux的环境过程了。
Gatling是一款功能强大的负载测试工具,它为易于使用,高可维护性和高性能而设计。
前言 从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概四个月了。Mxnet最吸引我的地方就是它提供了 很多语言的接口,其中有Scala(my favorite),这是我从Caffe转过来的原因之一。 Mxnet是我第一个参与的开源项目,可以说这四个月来我学到了很多东西。 本文的其中目的在于介绍一下如何用 Mxnet Scala 包来开发自己的 deep learning 的应用,有 哪些坑需要注意的,最后就是安利一下Mxnet 这个框架了。 然后,还有就是Mxnet Scala Pack
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
曾经的小编一直都是使用Windows系统,但是当很多人都在我耳边说,用Linux吧,Windows不行;当时不由得怒火朝天,不是因为我在用Windows,而是别人这样说不就等于说用WIndows的男人不行吗?这谁忍得住,要知道,一个男人最忌讳的就是别人说它不行,不管男人女人都不能说,就好比不能说女生胖啊,丑啊啥的,毕竟咱们要学会尊重别人这样才会受到别人的尊重;当然,如果你是一个吊儿郎当的人的话,上面的话当我放屁。哈哈,言归正传,今天小编决定带大家玩一玩Linux系统,不过不是在虚拟机中装Linux系统,下面跟小编一起来看看吧。
首先安装Jenkins之前,linux中必须安装好了JDK和Maven,如果还没有安装过,下面准备好安装教程 Linux环境安装JDK: https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7066913.html Linux环境安装Maven: https://blog.csdn.net/qq_35868412/article/details/89471735
为了之后Hive用户自定义函数(UDF)的学习,首先需要配置下Java环境,然后安装IDE工具。
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了,程序员可以启动一个交互的Session,在这Session中编写代码、执行程序、获取结果,所见即所得。
Hadoop在整个大数据技术体系中占有至关重要的地位,是大数据技术的基础和敲门砖,对Hadoop基础知识的掌握程度会在一定程度决定在大数据技术的道路上能走多远。
Hello,这是一个新的专栏,Linux的系统学习将会随着学习的过程一点点的记录,一起加油!
pycharm是Python语言的图形化开发工具。因为如果在Linux环境下的Python shell 中直接进行编程,其无法保存与修改,在大型项目当中这是很不方便的 而pycharm的安装,刚好就解决了这些问题。
若要使用Linux环境,可以把Linux操作系统装在真机上,也可以把Linux操作系统安装在虚拟机上(如VMware)。本文介绍除了这两种方法之外的第三种可以使用Linux环境的方法,请往下看。
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概两年了。MXNet最吸引我的地方就是它提供了
某位大神说过:我们都是被windows惯坏的人!确实如此,习惯了鼠标点点点,在没有双击只有代码的linux环境下真的非常陌生……每一步都有如履薄冰的感觉……如果有具体需要分析的数据以及实战经历的话可能更好理解呜呜┭┮﹏┭┮
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。
通常,开发苹果系列的软件均需要使用一些专有开发工具,比如xcode,而此工具必须运行在Mac OS X设备上(当然你也可以尝试各种黑苹果的方式),所以不论是对于个人开发者还是企业构建服务器来说,都需要购买更多的Mac设备,通常,我知道的企业内部会使用Mac Mini来作为苹果系列的构建环境。
作者:王远东 ,重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下,大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建,可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力,请各位客官放心,小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件(hue、flume、kafka、oozie等)的构建,后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考:大数据开发Hadoop分布式集群环境构建(1) 二 安装spar
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