1，安装Java8 注意避免安装其它版本的jdk，否则会有不兼容问题。...zepplin是jupyter notebook的apache对应产品。 5，安装Apache Toree-Scala内核。 可以在jupyter 中运行spark-shell。...使用spark-shell运行时，还可以添加两个常用的两个参数。 一个是master指定使用何种分布类型。 第二个是jars指定依赖的jar包。...，第一种是使用textFile加载本地或者集群文件系统中的数据。...八，共享变量 当Spark集群在许多节点上运行一个函数时，默认情况下会把这个函数涉及到的对象在每个节点生成一个副本。但是，有时候需要在不同节点或者节点和Driver之间共享变量。
spark-shell 引入 之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用...://node01:7077,node02:7077 表示运行在集群上 spark-submit 引入 spark-shell交互式编程确实很方便我们进行学习测试，但是在实际中我们一般是使用...--driver-java-options Extra Java options to pass to the driver...." 指定程序运行的名称 -- class 程序的main方法所在的类 -- jars xx.jar 程序额外使用的 jar 包 -- driver-memory 512m Driver运行所需要的内存,...总结: 开发中需要根据实际任务的数据量大小、任务优先级、公司服务器的实际资源情况，参考公司之前的提交的任务的脚本参数，灵活设置即可。
有了前面spark-shell的经验，看这两个脚本就容易多啦。...前面总结的Spark-shell的分析可以参考： Spark源码分析之Spark Shell（上） Spark源码分析之Spark Shell（下） Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME..."${SPARK_HOME}"/bin/load-spark-env.sh 在spark-env中设置了assembly相关的信息。...CMD中。...最后来说说这个exec命令，想要理解它跟着其他几个命令一起学习： source命令，在执行脚本的时候，会在当前的shell中直接把source执行的脚本给挪到自己的shell中执行。
Java版本： private static String appName = "JavaWordCountDemo"; private static String master = "local";...可以用 --master 参数来设置 SparkContext 要连接的集群，用 --jars 来设置需要添加到 classpath 中的 JAR 包，如果有多个 JAR 包使用逗号分割符连接它们。.../bin/spark-shell --master local[4] 或者，还可以将 code.jar 添加到其 classpath 中，请使用： ..../bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar 使用maven坐标来包含依赖项： ....spark-shell 调用的是更常用的spark-submit脚本。 Spark 版本: 2.3.0
主要区别就是Driver这个Spark App的应用内部角色运行的位置，运行在submit提交的进程中也即客户端成为client模式，与AppMaster一起运行在非client进程中成为cluster...4， 读取hadoop文件 只需换掉3，步骤中的file://就好，没有带hdfs的文件系统头(hdfs://Luffy.OnePiece.com:8020/user/root/input/wc.txt.../*:/opt/modules/hive-1.2.1/lib/*:/opt/modules/hbase-1.2.0/lib/* spark-env.sh的配置内容如下： export JAVA_HOME...再次以spark-shell的使用为例，我们让其以yarn-client的模式(其实，也只能运行于该模式) Spark-shell on yarn读取hdfs上文件 ?...启动spark-sql的时候要先删除, rm -rf jars/derby-10.12.1.1.jar 否则会报错误。 五， 总结Spark在生产中的场景 Spark在企业中的应用场景。
， 实际中运行计算任务肯定是使用集群模式， 那么我们先来学习Spark自带的standalone集群模式了解一下它的架构及运行机制。...Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型， master是集群中含有master进程的节点 slave是集群中的worker节点含有Executor进程 ●Spark...模式 指的是Driver程序运行在YARN集群上 ●补充Driver是什么: 运行应用程序的main()函数并创建SparkContext的进程 ●图解 ?...) ●client模式： 1.Driver运行在Client上的SparkSubmit进程中 2.应用程序运行结果会在客户端显示 4、 Spark参数详解 4.1 spark-shell spark-shell...程序的main方法所在的类 --jars xx.jar 程序额外使用的 jar 包 --driver-memory
2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz 解压目录说明 bin 可执行脚本 conf 配置文件 data 示例程序使用数据 examples 示例程序 jars.../examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.7.jar 100 结果片段：Pi is roughly 3.1416503141650316 2.1、spark-submit...如果值包含空格，可以加引号"key=value" application-jar: 打包好的应用 jar,包含依赖. 这个 URL 在集群中全局可见。...cpu 的核数 三、使用 Spark-shell Spark-shell 是 Spark 给我们提供的交互式命令窗口(类似于 Scala 的 REPL) 3.1、打开 Spark-shell $ bin...HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_251) Type in expressions to have them evaluated.
spark-shell启动的过程源码分析 spark-shell function main() { # 对当前系统进行判断，通过spark-submits.sh 启动 org.apache.spark.repl.Main...//前面内容很多，大致就是判断一些参数、初始化解释器之类的，例如运行的模式， //然后就运行主要的两个方法 addThunk(printWelcome()) addThunk(initializeSpark...//后面的也不是很重要 } printWelcome //打印Spark 中的版本等信息，也就是每次启动Spark-shell显示的欢迎界面 def printWelcome() { echo(.../_/ """.format(SPARK_VERSION)) import Properties._ val welcomeMsg = "Using Scala %s (%s, Java...SparkILoop.getAddedJars val conf = new SparkConf() .setMaster(getMaster()) .setJars(jars
不过使用时需要通过--jars 把mysql的驱动传递到classpath 3.SparkSession def main(args: Array[String]): Unit = { val path.../spark-sql的使用 在conf目录添加hive-site.xml --jars 传递mysql驱动包 # shell spark-shell --master local[2] --jars /...mysql/mysql-connector-java/5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45.jar # 可以直接执行SQL 分析执行计划理解sparksql的架构 create...((key#8 = key#10) && (cast(key#8 as int) > 3)) :- SubqueryAlias a : +- SubqueryAlias t # 已经解析出了使元数据中的哪张表...image.png 3.thriftserver 和 spark-shell/spark-sql 的区别: spark-shell,spark-sql都是一个spark application thriftserver
在spark-default.conf文件中明明配置了mysql的数据源连接 ? 随后启动spark-shell 执行如下测试代码： import org.apache.spark....数据源连接也没错啊，毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= = ..../spark-shell --jars /usr/local/spark-1.4.0-bin-2.5.0-cdh5.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar.../mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar") 不过总感觉不妥。。...有解决办法的求指导哈~
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Java反射学习 所谓反射，可以理解为在运行时期获取对象类型信息的操作。...1，获得类型类 我们知道在Java中一切都是对象，我们一般所使用的对象都直接或间接继承自Object类。Object类中包含一个方法名叫getClass，利用这个方法就可以获得一个实例的类型类。...类型类指的是代表一个类型的类，因为一切皆是对象，类型也不例外，在Java使用类型类来表示一个类型。所有的类型类都是Class类的实例。...可以看到，对象a是A的一个实例，A某一个类，在if语句中使用a.getClass()返回的结果正是A的类型类，在Java中表示一个特定类型的类型类可以用“类型.class”的方式获得，因为a.getClass...特别注意的是，类型类是一一对应的，父类的类型类和子类的类型类是不同的，因此，假设A是B的子类，那么如下的代码将得到 “unequal”的输出： A a = new A(); if(a.getClass(
[root@master ~]# tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt （4）配置JDK环境变量 可以在/etc/profile文件中设置环境变量...（6）运行java -version验证JDK [root@master ~]# java -version java version "1.8.0_144" Java(TM) SE Runtime...examples spark自带样例程序 lib spark相关jar包 sbin 集群启停，因为spark有自带的集群环境 Spark软件包bin目录说明： spark-shell ：spark...进入spark-shell [root@master spark-2.2.0]# bin/spark-shell Using Spark's default log4j profile: org/apache...scala> 从上面的spark-shell日志中可以看到Spark context Web UI available at http://192.168.1.180:4040,表明spark-shell
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] -...-jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下，执行 标准的加载方法 : val path = "file:/...people.json is not a Parquet file 也可以进入sql模式下通过表来操作文件，执行spark-sql: spark-sql --master local[2] --jars...Please use alias to rename it.; 需要加上别名才能存储到hive表中 spark.sql("select deptno, count(1) as mount from...: No suitable driver java实现: import java.util.Properties val connectionProperties = new Properties()
在复制到Linux中，首先需要修改的就是权限。 我们看到用户和组的权限为500，并且用户，所属组，及其它用户都为满权限， 可以通过下面命令来实现 [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ?...授权完毕，接着我们就需要把这个包，加载到spark shell环境中。 [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ? ..../bin/spark-shell --jars lib/ScalaApacheAccessLogParser-master.jar 接着我们执行导入jar包 [Bash shell] 纯文本查看 复制代码.../bin/spark-shell –master spark://master:7077 –jars ScalaApacheAccessLogParser-master.jar [Bash shell].../bin/spark-shell 导入的时候，并不会报错，但是import的时候，报错。
2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz sbin/start-master.sh 启动master sbin/start-slave.sh 启动slave 正常启动了 在Web-Ui中查看...http://ip地址:8080/ 启动spark-shell spark-shell –master spark://ip地址:7077 测试 spark-submit –class org.apache.spark.examples.SparkPi...–master spark://ip地址:7077 examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 但是这样的话 本地程序 val conf = new SparkConf...修改配置文件 vi conf/spark-env.sh 加上这几句 export SPARK_MASTER_HOST=master01 export SPARK_MASTER_PORT=7077 export JAVA_HOME...=/opt/java/jdk1.8.0_181 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin jdk要配 不然会报错 source spark-env.sh host写master01
idea中使用scala运行spark出现： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce...: 1 .首先查看你代码使用的版本,这个就是从pom.xml中或者sbt配置文件中查看 确定你的使用版本 2.查看你的spark的集群,spark使用的scala的版本 a....运行spark-shell ,在启动结束会显示版本 ? ...b.进入spark的安装目录查看jars目录下,scala中的类库版本号 ls /usr/local/spark/jars | grep scala 显示如下: ?...然后你就可以修改你使用的scala版本号了 问题解决
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 有时候，我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。 随机数是专门的随机试验的结果。...在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。 产生随机数有多种不同的方法。...随机数最重要的特性是：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。 Java中存在着两种Random函数：java.lang.Math.Random和java.util.Random。...java.lang.Math.Random 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数...* */ // 案例3 // 在没带参数构造函数生成的Random对象的种子缺省是当前系统时间的毫秒数。
首先要明白，牛顿迭代法求的是函数和X轴的交点的横坐标，也就是我们说的根 1）那么第一步就是构建曲线了。...假设有一个数c，我们求它的平方根x，那么有一个等式，x^2 = c；挪到一边就是求 f = x^2 – c的根x 2）带入上面的公式 也就是 3）既然是个迭代，那么就有迭代的开始和结束了 3.1...）迭代的开始，我们可以取c 3.2）迭代的结束，就是和我们预期的很接近。...我们的预期是x^2 = c，那么变一下就是x = c / x 只要这两个数很接近，我们就停止迭代。。...这就要设计一个精度了，我们设为 1e-7 二、java代码，sqrt函数 public static double sqrt(double c){ if(c < 0) return Double.NaN
我们通常称之为主函数或者main函数。公共和静态就不用说了，这是java程序的一个入口，而String args [ ]里面是一些命令参数。...前提： 先说定义： 进程是指计算机中的程序在某数据集合上的一次运行活动。 可以这么说，我们写完一段代码（程序）后。...一点解释： 其中main()是一个前台线程，前台进程是程序中必须执行完成的，而后台线程则是java中所有前台结束后结束，不管有没有完成，后台线程主要用与内存分配等方面。...后台线程用于处理时间较短的任务，如在一个Web服务器中可以利用后台线程来处理客户端发过来的请求信息。...前台线程一般用于处理需要长时间等待的任务，如在Web服务器中的监听客户端请求的程序，或是定时对某些系统资源进行扫描 的程序。
master-slave模型，master是集群中含有Master进程的节点，slave是集群中的Worker节点含有Executor进程。...第一、Driver Program 相当于AppMaster，整个应用管理者，负责应用中所有Job的调度执行; 运行JVM Process，运行程序的MAIN函数，必须创建SparkContext上下文对象...itcast.cn:7077 在spark-shell中执行词频统计WordCount程序代码，运行如下： val inputRDD = sc.textFile("/datas/wordcount.data...数据结构RDD中关于排序函数有如下三个： 1）、sortByKey：针对RDD中数据类型key/value对时，按照Key进行排序 2）、sortBy：针对RDD中数据指定排序规则 3）、top：按照...RDD中数据采用降序方式排序，如果是Key/Value对，按照Key降序排序 具体演示代码如下，建议使用sortByKey函数进行数据排序操作，慎用top函数。
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