fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3775343.html 本文编译方法所支持的hadoop环境是Hadoop-2.2.0,YARN是2.2.0,JAVA版本为1.8.0_11,操作系统Ubuntu14.04  Spark1.0.0 源码下载地址: http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-1.0.0/spark-1.0.0.tgz  Spark1.0.1 源码下载地址:ht…

在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有三种: 第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交,官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的,提交命令示例如下:./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 2g --executor-memory 2g --executor…

就在昨天,北京时间5月30日20点多.Spark 1.0.0最终公布了:Spark 1.0.0 released 依据官网描写叙述,Spark 1.0.0支持SQL编写:Spark SQL Programming Guide 个人认为这个功能对Hive的市场的影响非常小.但对Shark冲击非常大.就像win7和winXP的关系,自相残杀嘛? 这么着急的公布1.x 版是商业行为还是货真价实的体现,让我们拭目以待吧~~~~ 本文是CSDN-撸大湿原创,如要转载请注明出处,谢谢:http://blog…

1. 环境准备: JDK1.8 hive 2.3.4 hadoop 2.7.3 hbase 1.3.3 scala 2.11.12 mysql5.7 2. 下载spark2.0.0 cd /home/worksapce/software wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. spark- 3. 配置系统…

环境: 已经安装好: hadoop 2.6.4  yarn 参考: [b0001] 伪分布式 hadoop 2.6.4 准备: spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz 下载地址: http://spark.apache.org/downloads.html 说明: 官方说 2.0 后的spark 自带scala,所以接下来不用额外安装 安装spark 不一定要装hadoop,可以直接跑在linux系统上 以下所有操作都是用hadoop安装用户进行,权限不够就sudo 1. 获…

hive on spark真的很折腾人啊!!!!!!! 一.软件准备阶段 maven3.3.9 spark2.0.0 hive2.3.3 hadoop2.7.6 二.下载源码spark2.0.0,编译 下载地址:http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/ 编译: ./dev/make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-pr…

Apache Spark 2.0: Faster, Easier, and Smarter http://blog.madhukaraphatak.com/categories/spark-two/ https://amplab.cs.berkeley.edu/technical-preview-of-apache-spark-2-0-easier-faster-and-smarter/     Dataset - New Abstraction of Spark For long, RDD w…

因为我原来对maven和sbt都不熟悉,因此使用两种方法都编译了一下.下面记录一下编译时候遇到的问题.然后介绍一下如果使用IntelliJ IDEA 13.1构建开发环境. 首先准备java环境和scala环境: 1. jdk 1.7 2. scala 2.11.1 1. maven 首先安装maven,我安装的是3.2.3, 可以直接下载binary.解压即可用.需要设置一下环境变量: export MAVEN_HOME=/project/spark_maven/spark/apache-ma…

What’s New, What’s Changed and How to get Started. Are you ready for Apache Spark 2.0? If you are just getting started with Apache Spark, the 2.0 release is the one to start with as the APIs have just gone through a major overhaul to improve ease-of-…

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白…

PCA在Spark2.0中用法比较简单,只需要设置: .setInputCol(“features”)//保证输入是特征值向量 .setOutputCol(“pcaFeatures”)//输出 .setK()//主成分个数 注意:PCA前一定要对特征向量进行规范化(标准化)!!! //Spark 2.0 PCA主成分分析 //注意:PCA降维前必须对原始数据(特征向量)进行标准化处理 package my.spark.ml.practice; import org.apache.spark.ml…

Apache Spark吸引广大社区开发者的一个重要原因是:Apache Spark提供极其简单.易用的APIs,支持跨多种语言(比如:Scala.Java.Python和R)来操作大数据. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.文章大部分聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重…

转载:http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/52871000 随着新版本的spark已经逐渐稳定,最近拟将原有框架升级到spark 2.0.还是比较兴奋的,特别是SQL的速度真的快了许多.. 然而,在其中一个操作时却卡住了.主要是dataframe.map操作,这个之前在spark 1.X是可以运行的,然而在spark 2.0上却无法通过.. 看了提醒的问题,主要是: error: Unable to find encoder for…

com.esotericsoftware.kryo.KryoException: java.lang.NullPointerExceptionSerialization trace:underlying (org.apache.spark.util.BoundedPriorityQueue)    at com.esotericsoftware.kryo.serializers.ObjectField.read(ObjectField.java:144)    at com.esotericso…

2019年11月08日 数砖的 Xingbo Jiang 大佬给社区发了一封邮件,宣布 Apache Spark 3.0 预览版正式发布,这个版本主要是为了对即将发布的 Apache Spark 3.0 版本进行大规模社区测试.无论是从 API 还是从功能上来说,这个预览版都不是一个稳定的版本,它的主要目的是为了让社区提前尝试 Apache Spark 3.0 的新特性.如果大家想测试这个版本,可以到 这里 下载. Apache Spark 3.0 增加了很多令人兴奋的新特性,包括动态分区修剪(…

Ref: Spark3.0 preview预览版尝试GPU调用(本地模式不支持GPU) 预览版本:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0-preview/ Ref: Apache Spark3.0什么样?一文读懂Apache Spark最新技术发展与展望 2. Accelerator Aware Scheduling Spark依赖Accelerator Aware Scheduling来感知GPU计算资源,从而调度深度学习任务.实际上…

Spark憋了一年半的大招后,发布了3.0版本,新特性主要与Spark SQL和Python相关.这也恰恰说明了大数据方向的两大核心:BI与AI.下面是本次发布的主要特性,包括性能.API.生态升级.数据源.SQL兼容.监控和调试等方面的升级. 本次主要整理了性能方面的优化,包括了自适应查询与动态分区裁剪. 1 自适应查询 AQE,Adaptive Query Execution,说的简单点就是让Spark在运行中根据搜集到的信息灵活采取优化手段,提升性能. 说起这个可以先回想下Spark的发展…

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover…

             分类: Android 系统开发(5)                                              作者同类文章X 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+] 一 CyanogenMod 开发基础 CyanogenMod 开发相关资料推荐 1 官方资料 2 国内 CyanogenMod 相关 高质量 博客 网站 文章 二 安装 CyanogenMod 官方提供的 Mi4 Recovery 和 ROM 基带版本…

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让…

相关资料:Spark属性配置  http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/4023111.html 本文出处:转载自过往记忆(http://www.iteblog.com/)本文链接地址: <Spark三种属性配置方式详细说明>(http://www.iteblog.com/archives/1140) 随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来.在Spark中提供了三个地方用于配置: 1.Spark properties:这个…

本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id…

前两篇介绍了uboot-2013.01的配置原理以及大体的运行流程,本文将讨论如何对uboot源码进行配置,将一个可用的uboot烧录到SD卡中. 定制自己的core board 市面上能买到的开发板的核心板基本都是基于官方参考板制作的,所以虽然标准操作是"定制"自己的core board,但鉴于我的板子的核心板是基于三星的参考板做的,所以我们做的主要工作就是按照(一)中的原理,编写(山寨)我们"自己的"核心板配置.我们需要的目录是"board/samsu…

本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop.Storm以及Spark. 当前的高性能PC机.中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力.内存容量等指标都远远无法达到要求.在大数据时代,工程师采用廉价的PC机组成分布式集群,以集群协作的方式完成海量数据的处理,从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈.Hadoop.Storm以及Spark是常用的分布式计算组件,其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件:Storm和Spark是针对实时数据做流式处理的组件. 1．Hadoo…

本文转载自:[Android 编译(一)] Ubuntu 16.04 LTS 成功编译 Android 6.0 源码教程 1 前言 经过3天奋战,终于在Ubuntu 16.04上把Android 6.0的源码编译出来了,各种配置,各种error,各种爬坑,特写此博客记录爬坑经历.先上图,Ubuntu上编译完后成功运行模拟器,如图: 2 编译环境 UbuntuKylin 16.04 LTS Android 6.0_r1 Open JDK 7 3 准备工作 (1) 下载android 6.0源码.…

ref: https://www.cnblogs.com/xiaojiang1025/p/6436752.html 前两篇介绍了uboot-2013.01的配置原理以及大体的运行流程,本文将讨论如何对uboot源码进行配置,将一个可用的uboot烧录到SD卡中. 定制自己的core board 市面上能买到的开发板的核心板基本都是基于官方参考板制作的,所以虽然标准操作是"定制"自己的core board,但鉴于我的板子的核心板是基于三星的参考板做的,所以我们做的主要工作就是按照(一)中…

Catalyst Optimizer: Dataset 数据集仅可用Scala或Java.但是,我们提供了以下上下文来更好地理解Spark 2.0的方向数据集是在2015年作为Apache Spark 1.6版本的一部分引入的.datasets的目标是提供一个类型安全的编程接口. 这允许开发人员使用具有编译时类型安全性的半结构化数据(如JSON或键值对)进行工作(也就是说,生产应用程序在运行之前可以检查错误). Python不实现Dataset API的部分原因是Python不是一种类型安全的语…

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt…

前端补0的三种方式. select lpad(sal,8,'0') from emp;select to_char(sal,'00000000') from emp;select substr('00000000'||sal,-8) from emp;…

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt…