修改hostname bogon 为localhost

查看ip地址

[training@bogon ~]$ sudo hostname localhost
[training@bogon ~]$ hostname

执行结果

此时python 版本为2.7

将python版本升级至3.0及以上

一、            下载欲升级python版本 Python-3.4.5,将包放于本机与虚似机的共享目录下,上传至虚似机的opt目录下

二、            解压

三、阅读README安装步骤,根据实验步骤向下执行

执行完成后出现Succssfully,恭喜你!安装成功!

四、配置环境变量,让Spark用到新版本的Python。编辑 ~training/.bashrc,添加如下内容,并在相应位置下载ipython3

五、   修改 spark-evn.sh 配置文件中的对应参数PYSPARK_PYTHON,此文件一般在 /etc/spark/conf 或者Spark 安装目录的conf 目录下。

六、 Python和ipython都升级完成,但是spark的版本是1.6的,下面我们开始升级spark

此时我们已经将python升级到3.4.5,但是spark的版本没有改变!!

升级spark

一、将共享文件夹中的要升级的spark版本到opt目录下

二、解压

[training@localhost opt]$ tar -zvxf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz
[training@localhost conf]$ ls /opt/
spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz spark-2.1.0-bin-hadoop2.

三、修改新版Spark配置文件,将Hadoop、hive 配置文件拷贝到Spark配置文件目录中:

四、安装成功后的页面

五、虽然下载成功了,但是对于一些日常代码的编写与保存不好,所以我们需要下载一个notebook

运行界面

安装matplotlib 库

测试matplotlib 库

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.sankey import Sankey

fig = plt.figure(figsize=(8, 9))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, xticks=[], yticks=[],
title="Rankine Power Cycle: Example 8.6 from Moran and "
"Shapiro\n\x22Fundamentals of Engineering Thermodynamics "
"\x22, 6th ed., 2008")
Hdot = [260.431, 35.078, 180.794, 221.115, 22.700,
142.361, 10.193, 10.210, 43.670, 44.312,
68.631, 10.758, 10.758, 0.017, 0.642,
232.121, 44.559, 100.613, 132.168] # MW
sankey = Sankey(ax=ax, format='%.3G', unit=' MW', gap=0.5, scale=1.0/Hdot[0])
sankey.add(patchlabel='\n\nPump 1', rotation=90, facecolor='#37c959',
flows=[Hdot[13], Hdot[6], -Hdot[7]],
labels=['Shaft power', '', None],
pathlengths=[0.4, 0.883, 0.25],
orientations=[1, -1, 0])
sankey.add(patchlabel='\n\nOpen\nheater', facecolor='#37c959',
flows=[Hdot[11], Hdot[7], Hdot[4], -Hdot[8]],
labels=[None, '', None, None],
pathlengths=[0.25, 0.25, 1.93, 0.25],
orientations=[1, 0, -1, 0], prior=0, connect=(2, 1))
sankey.add(patchlabel='\n\nPump 2', facecolor='#37c959',
flows=[Hdot[14], Hdot[8], -Hdot[9]],
labels=['Shaft power', '', None],
pathlengths=[0.4, 0.25, 0.25],
orientations=[1, 0, 0], prior=1, connect=(3, 1))
sankey.add(patchlabel='Closed\nheater', trunklength=2.914, fc='#37c959',
flows=[Hdot[9], Hdot[1], -Hdot[11], -Hdot[10]],
pathlengths=[0.25, 1.543, 0.25, 0.25],
labels=['', '', None, None],
orientations=[0, -1, 1, -1], prior=2, connect=(2, 0))
sankey.add(patchlabel='Trap', facecolor='#37c959', trunklength=5.102,
flows=[Hdot[11], -Hdot[12]],
labels=['\n', None],
pathlengths=[1.0, 1.01],
orientations=[1, 1], prior=3, connect=(2, 0))
sankey.add(patchlabel='Steam\ngenerator', facecolor='#ff5555',
flows=[Hdot[15], Hdot[10], Hdot[2], -Hdot[3], -Hdot[0]],
labels=['Heat rate', '', '', None, None],
pathlengths=0.25,
orientations=[1, 0, -1, -1, -1], prior=3, connect=(3, 1))
sankey.add(patchlabel='\n\n\nTurbine 1', facecolor='#37c959',
flows=[Hdot[0], -Hdot[16], -Hdot[1], -Hdot[2]],
labels=['', None, None, None],
pathlengths=[0.25, 0.153, 1.543, 0.25],
orientations=[0, 1, -1, -1], prior=5, connect=(4, 0))
sankey.add(patchlabel='\n\n\nReheat', facecolor='#37c959',
flows=[Hdot[2], -Hdot[2]],
labels=[None, None],
pathlengths=[0.725, 0.25],
orientations=[-1, 0], prior=6, connect=(3, 0))
sankey.add(patchlabel='Turbine 2', trunklength=3.212, facecolor='#37c959',
flows=[Hdot[3], Hdot[16], -Hdot[5], -Hdot[4], -Hdot[17]],
labels=[None, 'Shaft power', None, '', 'Shaft power'],
pathlengths=[0.751, 0.15, 0.25, 1.93, 0.25],
orientations=[0, -1, 0, -1, 1], prior=6, connect=(1, 1))
sankey.add(patchlabel='Condenser', facecolor='#58b1fa', trunklength=1.764,
flows=[Hdot[5], -Hdot[18], -Hdot[6]],
labels=['', 'Heat rate', None],
pathlengths=[0.45, 0.25, 0.883],
orientations=[-1, 1, 0], prior=8, connect=(2, 0))
diagrams = sankey.finish()
for diagram in diagrams:
diagram.text.set_fontweight('bold')
diagram.text.set_fontsize('10')
for text in diagram.texts:
text.set_fontsize('10')
# Notice that the explicit connections are handled automatically, but the
# implicit ones currently are not. The lengths of the paths and the trunks
# must be adjusted manually, and that is a bit tricky. plt.show()

运行结果

Hadoop/Spark开发环境配置的更多相关文章

  1. windows下spark开发环境配置

    http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5032766.html windows下spark开发环境配置 --本篇随笔由同事葛同学提供. windows下spark ...

  2. 基于Eclipse的Hadoop应用开发环境配置

    基于Eclipse的Hadoop应用开发环境配置 我的开发环境: 操作系统ubuntu11.10 单机模式 Hadoop版本:hadoop-0.20.1 Eclipse版本:eclipse-java- ...

  3. 【原创干货】大数据Hadoop/Spark开发环境搭建

    已经自学了好几个月的大数据了,第一个月里自己通过看书.看视频.网上查资料也把hadoop(1.x.2.x).spark单机.伪分布式.集群都部署了一遍,但经历短暂的兴奋后,还是觉得不得门而入. 只有深 ...

  4. spark开发环境配置

    以后spark,mapreduce,mpi可能三者集于同一平台,各自的侧重点有所不用,相当于云计算与高性能计算的集合,互补,把spark的基础看了看,现在把开发环境看看,主要是看源码,最近Apache ...

  5. 使用maven配置scala Hadoop spark开发环境

    1. 新建maven project 2. Group id : org.scala-tools.archetypes Artifact id : scala-archetype-simple Ver ...

  6. Hadoop:Hadoop简介及环境配置

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51243805 Hadoop简介 下次写上... 皮皮blog 配置hadoop环境可能出现的问题 每次 ...

  7. windows eclipse直接访问远程linux hadoop开发环境配置(符合实际开发的做法)

    CDH 5.x搭建请参考CentOS 7离线安装CDH 5.16.1完全指南(含各种错误处理). 如果使用的是cloudera quickstart vm,则只能在linux服务器中使用eclipse ...

  8. Jupyter配置Spark开发环境

    兄弟连大数据培训和大家一起探究Jupyter配置 Spark 开发环境 简介 为Jupyter配置Spark开发环境,可以安装全家桶–Spark Kernel或Toree,也可按需安装相关组件. 考虑 ...

  9. Windows下单机安装Spark开发环境

    机器:windows 10 64位. 因Spark支持java.python等语言,所以尝试安装了两种语言环境下的spark开发环境. 1.Java下Spark开发环境搭建 1.1.jdk安装 安装o ...

随机推荐

  1. C#表达式和语句

    表达式由操作数 (operand) 和运算符 (operator) 构成.表达式的运算符指示对操作数适用什么样的运算.运算符的示例包括+.-.*./ 和 new.操作数的示例包括文本.字段.局部变量和 ...

  2. californium 框架设计分析

    Californium 源码分析 1. Californium 项目简介 Californium 是一款基于Java实现的Coap技术框架,该项目实现了Coap协议的各种请求响应定义,支持CON/NO ...

  3. web移动端Fixed在Input获取焦点时ios下产生的BUG及处理

    1.现象 可以看到下面两张图,图1搜索框为fixed固定在顶部,滚动没有任何问题. 图2当光标进入搜索框时,ios自作聪明的把光标定位到中间,并且fixed属性被自动修改成了absolute.此时注意 ...

  4. IOS缓存管理之PINCache使用

    前言: 今年重点在于公司iOS架构的梳理工作,上周整理了http请求接口管理与解耦,接下来准备整理一下项目中的缓存处理,目前项目中使用的是PINCache,去年加入这个开源框架时并没有对这个框架进行了 ...

  5. git 命令用法 流程操作

    Git 是一款免费的.开源的.分布式的版本控制系统.旨在快速高效地处理无论规模大小的任何软件工程. 每一个 Git克隆 都是一个完整的文件库,含有全部历史记录和修订追踪能力,不依赖于网络连接或中心服务 ...

  6. Extjs grid 组件

    表格面板类Ext.grid.Panel 重要的配置参数 columns : Array 列模式(Ext.grid.column.Columnxtype: gridcolumn) 重要的配置参数 tex ...

  7. 分布式配置管理--百度disconf搭建过程和详细使用

    先说官方文档:http://disconf.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html 不管是否要根据官方文档来搭建disconf,都应该看一下这一份文档.精炼清晰地 ...

  8. MSSQL数据批量插入优化详细

    序言 现在有一个需求是将10w条数据插入到MSSQL数据库中,表结构如下,你会怎么做,你感觉插入10W条数据插入到MSSQL如下的表中需要多久呢? 或者你的批量数据是如何插入的呢?我今天就此问题做个探 ...

  9. SaberRD之蒙特卡罗分析(一)

    [声明]本博文的大部分内容摘录于网络,本人按照自己的思维习惯和文字风格进行了重新整理以便于理解和记忆. 鉴于篇幅,我打算先对蒙特卡罗分析的基本思想和历史渊源做一下简单的梳理,然后在下一篇博文中介绍Sa ...

  10. Redis服务器搭建

    下载并解压redis,然后进入redis所在目录   编译安装             make && make install   启动redis 服务 (加上&表示在后台运 ...