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。
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析,包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容,让读者对 Spark 有更深入的了解。同时,本文还提供了实践案例,让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
我们用IDEA创建Spark项目的时候,默认都是使用SBT作为构建工具的,那么SBT是个啥?
SBT 一直以来都是 Scala 开发者不可言说的痛,最主要的原因就是官方文档维护质量较差,没有经过系统的、循序渐进式的整理,导致初学者入门门槛较高。虽然也有其它构建工具可以选择(例如 Mill), 但是在短时间内基本上不可能撼动 SBT 的地位,毕竟它是 Scala 名正言顺的亲儿子。当然还有另外一个原因可能导致其它构建工具永远没有机会,Scala 语言以其卓越的编译器著称,编译器支持的丰富特性需要和构建工具进行无缝对接,例如 Scala 的 Macro 需要和构建工具的增量编译密切配合,在和编译器对接方面,SBT 具有先天优势。既然别无选择,只能选择默默忍受。下面分享在SBT使用过程中的一些常用技巧。
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
https://github.com/claudemamo/kafka-web-console
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
首先需要安装好Java和Scala,然后下载Spark安装,确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置,然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下:
问题导读 1.sbt在IntelliJ IDEA里面比较慢,该如何解决? 2.如何在window里面更改阿里源? 3.如何在Linux里更改源? 上一篇spark开发环境详细教程1:Intel
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外,Spark 提供了简单易用的 API,几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程,介绍了 Spark 的安装,Spar
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
网上有很多关于spark R的安装过程,但是按照那个过程总是出错。当然最常见的问题是:
1. 安装 sbt 打开 terminal,检查 java 版本,安装 sbt: http://www.scala-sbt.org/release/docs/Installing-sbt-on-Mac.html $ java -version $ brew install sbt $ sbt about Getting org.scala-sbt sbt 0.13.16 ---- 2. 下载 jetbrains 的 community 版本, 安装 Scala plugin 打开 dmg 文件安装:
flink: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html
目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境。 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上。 image.png 本
cmak在github上有已经编译好的安装包,我在JDK1.8环境中无法运行,于是才有了上一步的源码编译,我想使用JDK1.8编译,使得安装包可以在JDK1.8环境中运行,结果使用JDK1.8编译都编译不过,于是,只好老老实实的使用JDK11来安装cmak了。
sbt类似与maven, gradle的项目管理工具,主要用在scala,也可以用在java项目,本文介绍一下常用的使用命令和语法 安装 mac brew install sbt redhat¢os # remove old Bintray repo file sudo rm -f /etc/yum.repos.d/bintray-rpm.repo curl -L https://www.scala-sbt.org/sbt-rpm.repo > sbt-rpm.repo sudo mv sbt
准备环境 安装JDK8 单击这里下载并安装JDK8,安装完成后在命令行查看Java的版本号: C:\Users\Lenovo>java -version java version "1.8.0_111" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode) 如果上面的命令执行报错,请手动将路径"Java安装目录/bin"
开始学习spark ml了,都知道spark是继hadoop后的大数据利器,很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包,就是MLlib。
在Ubuntu 20上离线安装Joern,由于Joern通常需要通过互联网从其官方源或GitHub等地方下载,但在离线环境中,我们需要通过一些额外的步骤来准备和安装。(本人水平有限,希望得到大家的指正)
在软件项目开发中,依赖项管理是至关重要的一环。sbt(Simple Build Tool)作为Scala领域最常用的构建工具之一,提供了便捷的依赖项管理机制,既支持托管依赖项,也支持非托管依赖项。sbt 使用 Apache Ivy 作为其依赖管理系统,支持 Maven 和 Ivy 依赖格式。本文将对sbt的依赖管理逻辑进行一些个人观点上概述,水平有限,还请见谅。
这篇文章是关于怎样将play 2.2.3的工程迁移到play 2.3.0 1、安装sbt 0.13.5,去官网下载sbt 0.13.5: http://www.scala-sbt.org/download.html,安装完之后, 修改工程下的project/build.properties文件。 修改sbt版本: sbt.version=0.13.5 2、升级scala到2.11.1(可选),由于play 2.3 同时支持 scala 2.10 和 scala 2.11所以,可以不用升级到2.11,
本文主要讲解Scala的并发(并行)编程,那么为什么题目概称geotrellis使用(六)呢,主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis,具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要,就像当年参加高考或者各种考试一样,老师都会强调基础,这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark,所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言,同样要想搞明白Scala并发(并行)编程,Scala基础也很重要,没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
之前debug spark源码,是通过写application debug,这个不是基于spark源码本身的调试。
Spark sql on Hive非常方便,通过共享读取hive的元数据,我们可以直接使用spark sql访问hive的库和表,做更快的OLAP的分析。 spark 如果想直接能集成sql,最好自己编译下源码: 切换scala的版本为新版本 dev/change-scala-version.sh 2.11编译支持hive mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.7.3 -Dscala-2.11 -DskipTests clean pac
这个错误出现过若干次了,每次出现都想记录一下可是都忘了,然后下一次再遇见就又要搞很久才能解决,其实这本身是IntelliJ IDEA 2017.2的一个bug,只要修改一处配置就好了。
实验环境建议使用jdk11,如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk,可以切换到新安装的jdk11:
Python的列表推倒器是美好的语法糖。所以使用列表推倒器简化了for循环的嵌套,更简洁。许多黑魔法都是用这个方法。
首先来介绍下,今天的主角“傻白甜”(SBT:Simple Build Tools), 其功能与 Maven 和 Gradle 类似。其是由 Scala 编写,对于新手入门不是太友好,如果只是写纯 Java 的 Bug ,大可不必和自己过不去,但是如果你经常使用 Spark 等大数据工具,还是有点必要学学使用的。而且 Sbt 默认会从一些奇奇怪怪的地方下载依赖,相信大家的第一次,都不会很美好( Sbt 的项目构建异常缓慢,而且还经常会失败),笔者也不例外,所以有了这篇文章,希望对你有些帮助。
项目构建工具是项目开发中非常重要的一个部分,充分利用好它能够极大的提高项目开发的效率。在学习SCALA的过程中,我遇到了SBT(Simple Build Tool), SBT是SCALA 平台上标准的项目构建工具,当然你要用它来构建其他语言的项目也是可以的。
class表示module,Bundle相当于interface。用Reg()定义一个寄存器。具体如下:
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
有用过 sbt 开发项目的同学应该都有这样的体会,换个环境,sbt 经常会出现编译项目出错的情况,导入 IDEA 又各种报错,尤其是在 github 上找到一个 sbt 编译的项目,想 clone 下来导入 IDEA 中阅读源码,跑跑测试用例,debug 进去看看实现原理等等…
在本文中将介绍 Scala 的 Play Web 开发框架。我们将会学习如何创建一个 Play 项目,使用开发工具生成我们的第一个项目以及实现自定义的功能,另外还将体验一下 Play 框架的测试能力。
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。
本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因此可以
1.yum install sbt 2.如果不行,则 curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo sudo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/ sudo yum install sbt sbt 二进制文件发布到 Bintray,而Bintray 方便地提供了RPM资源库。你只需要将存储库添加到你的软件包管理器将检查的地方。 3.手动安装,目前官网提供的是可以直接运行的地址:http:/
最近,单位领导要求我研究一下geotrellis(GITHUB地址:https://github.com/geotrellis/geotrellis,官网http://geotrellis.io/),于是我只能接受这个苦逼的任务。 官网中写到:GeoTrellis is a geographic data processing engine for high performance applications.可以看出这个框架主要是用来进行地理信息数据的高性能快速处理,当然是个很有用的东西,但是怎么学习之,是
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,首先介绍了 Spark 的基本概念和架构,然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后,本文还介绍了 Spark 的部署方式,包括本地部署和集群部署。
今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake 这个项目,关于这个项目的背景我就不赘述了,砖厂官网有很多介绍,包括项目的 Github 地址,大家可以上去看看,我也打算测一下,并且研究一下源代码,所以今天开始写一些探索这个项目的学习笔记。
idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core
随着大数据时代的到来,网页爬虫作为一种高效的数据收集工具,被广泛应用于互联网数据抓取和信息抽取。而知乎是一个知识分享平台,拥有大量的用户生成内容。通过爬虫获取知乎数据,企业和研究人员可以进行深入的数据分析和市场研究,了解用户的需求、兴趣和行为模式,从而为产品开发、市场定位和营销策略提供数据支持。本文将介绍如何使用Scala编程语言结合PhantomJS无头浏览器,开发一个简单的网页爬虫,以访问并抓取知乎网站上的数据。
Spark App(用Spark APIs编写的)需要submit到Spark Cluster运行,对于Scala编写的代码,提交之前要用sbt或者maven把以下内容:
最经安装了Intellij IDEA后,导入之前开发的项目,运行买方法,一直都报同样的错误,还以为是idea的版本问题
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写,是一种高效的机器学习算法,用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇(Tianqi Chen)在2014年首次提出,并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架,但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出,它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store,扩展自RDD[(K, V)],可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支,所以在使用时需要引入特别的对其的支持。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
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