目录 一.Windows安装 1.安装 2.使用 二.Linux安装 Local模式 1.安装 2.使用 yarn模式 1.安装 2.使用 3.spark的历史服务器集成yarn 一.Windows安装 1.安装 将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz解压到非中文目录 2.使用 bin/spark-shell.cmd : 提供一个交互式shell val result: String = sc.textFile("input").flatMap(_.split(&…

1.安装zabbix-server 环境: 10.0.0.50 zabbix-server 10.0.0.51 zabbix-web 10.0.0.52 zabbix-agent yum -y install mariadb-server vim /etc/my.cnf # 添加两行内容 skip_name_resolve = ON innodb_file_per_table = ON systemctl start mariadb.service systemctl enable mariad…

一.安装visual studio 2017  下载 地址:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/ 安装 我们再选择自己想要安装的东西,确认好后点击安装 等待 安装完成 重启 二 安装MPI https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=57467 运行msi 和 exe 文件 安装后会生成几个文件夹  C:\Program Files (x86)\Microsoft SDK…

前几天刚着实研究spark,spark安装与配置是入门的关键,本人也是根据网上各位大神的教程,尝试配置,发现版本对应最为关键.现将自己的安装与配置过程介绍如下,如有兴趣的同学可以尝试安装.所谓工欲善其事必先利其器,下面咱们将进入安装教程. 2016-12-06  10:17:07 环境 本教程使用了Ubuntu 14.04 64位作为系统环境,用到的安装程序有:jdk 1.7.spark-1.6.0 .scala-2.10.6.scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-linux.…

主要包括以下三部分,本文为第三部分: 一. Scala环境准备 查看二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 查看三. Spark集群(standalone模式)安装 Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习,可以不用安装上面的hadoop环境,若要结合hdfs使用spark,则可以参考上面的步骤搭建hadoop. 1. 下载安装包并解压(如:~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7): 2. 启动服务 a.启动master…

说白了 Spark on YARN模式的安装,它是非常的简单,只需要下载编译好Spark安装包,在一台带有Hadoop YARN客户端的的机器上运行即可.  Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) Spark on YARN分为两种: YARN cluster(YARN standalone,0.9版本以前)和 YARN client.    如果需要返回数据到client就用YARN client模式. 如果数据存储到hd…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

spark的集群环境安装搭建 1.spark local模式运行环境搭建 常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,直接运行在本地,便于调试,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题. 其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程有1个core). 如果是local[*],则代表 Run Spark locally wit…

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和…

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ…