在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数:–master:这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master,如果是local[*],就是使用本地模式启动pyspark,其中,中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心(core):–jars: 这个参数用于把相关的JAR包添加到CLASSPATH中:如果有多个jar包,可以使用逗号分隔符连接它们: 1比如,要采用本地模式,在4个CPU核心上运行pyspark: cd ~/app/spark-2.3.0-bin-2.

D:\Develop tools\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\bin>pyspark2.cmd 'tools\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\bin\..\jars""\' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件.Failed to find Spark jars directory.You need to build Spark before running this program. 错误原因:路径中含有空格(D:\De

解决办法: 在MongoDB shell客户端根目录下右击选择 "在此处打开命令窗口"; 在命令窗口敲入mongod --dbpath=d:/mongodb/data ; //我的数据库文件放在d:/mongodb/data这个位置 在命令窗口敲入mongo --host=127.0.0.1 ;启动服务器 出现一闪而过的原因: 我们的数据库文件存放位置很多都是自定义的,而不是系统默认的数据库存储位置,所以单纯的启动MongoDB shell客户端是不可能关联到我们的数据库文件存放位置的

1:Hbase启动hbase shell运行命令报Class path contains multiple SLF4J bindings.错误,是因为jar包冲突了,所以对于和hadoop的jar包冲突的,可以将其他jar包删除,如果你不确定是否删除正确,可以将其他的jar包复制备份或者修改名称,确保操作以后失败了,还可以找回. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding -cdh5..jar!

启动bash shell的三种方式 1.登录时当做默认登录shell 2.作为非登录shell的交互式shell 3.作为运行脚本的非交互shell 一.登录shell 登录Linux系统时,bash shell会作为登录shell启动,登录shell会从4个不同的启动文件里读取命令,下面是bash shell处理这些文件的次序: 1./etc/profile 2.$HOME/.bash_profile 3.$HOME/.bash_login 4.$HOME/.profile 其中/etc/pr

因为某些原因重新安装1了vscode 和node  遇到了两个棘手的问题 ctrl + ~  打开终端提示 " 终端进程启动失败: shell 可执行文件"C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe"的路径不存在.": node环境变量配置丢了要重新安装 : 这里写一下第一个问题的解决方案  网上形形色色的教程大体分两种  : 第一种 : 不存在giegie给你补上  下载个powershell

用spring boot框架做的项目,将第三方包全部打在jar里面,通过shell脚本启动和停止服务,常用的shell脚本模板如下: #!/bin/bashJAVA_OPTIONS_INITIAL=-Xms128MJAVA_OPTIONS_MAX=-Xmx512M_JAR_KEYWORDS=monitor-alarm-task-1.0-SNAPSHOT.jarAPP_NAME=monitor-alarm-taskAPPLICATION_FILE=/opt/scpip_monitor/applic

#!/bin/bash#######################################################export JAVA_HOME=/root/data/app/jdk1.8.0_191export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre#程序代码数组APPS=(lovelifebussiness lovelifebussinessweb loveliferightservice) #程序名称数组 NAMES=(爱生活业务服务后台 爱生活业务服务前台 爱

etting####################################################### #程序代码数组APPS=(cAssistantbussiness cAssistantbussinessweb) #程序名称数组 NAMES=(爱生活业务服务后台 爱生活业务服务前台 ) #jar包数组 JARS=(cAssistant-8011-SNAPSHOT.jar cAssistantWeb-8012-SNAPSHOT.war) #jar包路径数组 PATHS=(/

项目的一个需求:为防止脚本重复调度,导致同时运行时相互冲突,需要在脚本运行开始前创建一个文件,结束时删除. 脚本启动时判断一下文件是否存在,如果存在则退出. 最开始这样做没发现问题,但跑一段时间后,发现如果进程中间退出没删除文件就会出现问题. 而且有时希望等待一段时间后不管有没有已启动同名脚本,都往下走. 基于以上考虑,最近将这个防止重复启动的逻辑抽离出来成为独立脚本,并增加了一些控制逻辑,这样以后需要类似功能直接调用这个脚本就好. 流程图: 代码: #! /bin/sh # singleton

用户想要用OGG进行同步数据,原来用的是Shareplex,至于为啥要换OGG,BulaBula一堆原因.....这不是我们要在意的事情,和客 户装完配置好OGG之后,测试中,客户提出要有个简单的启动和关闭OGG脚本,晕,,,原来他们Shareplex的时候就有这样的一个脚本,总之客户说 用起来比较简单容易,如果都像我给他们说的那样在GGSCI平台中操作,过于麻烦了,好啦,需求已经提出,下面的就是要我把问题解决就ok了. 经过"狂乱"的度娘后,找到了如下解决方法.easy....,先写

使用oozie来调度操作,用shell的action执行命令,其中shell里包含着hive -e 操作执行时,oozie窗口报 WARN ShellActionExecutor: - SERVER[host1] USER[root] GROUP[-] TOKEN[] APP[shellwf] JOB[--oozie-root-W] ACTION[--oozie-root-W@shellnode] LauncherMapper died, check Hadoop LOG :job_153310

#!/bin/bash#这里可替换为你自己的执行程序,其他代码无需更改 APP_NAME=/opt/server/msp/health-api/health-2.0.2.jar#使用说明,用来提示输入参数usage() { echo "Usage: sh health_api.sh [start|stop|restart|status]" exit 1} #检查程序是否在运行is_exist(){ pid=`ps -ef|grep $APP_NAME|grep -v grep|awk

1.在dos环境下输入adb shell 2.遇到adb server version doesn't match this client:killing错误 如: 3.在遇到如上问题时,输入adb nodeamon server查看adb的守护程序 出现如下报错: 不能绑定,标识端口已经被占用,此时需要查询是哪个进程占用了5037端口 4.查看端口是否被占用 netstat -ano | findstr "5037" 找到了5037现在占用进程的PID为:9160 5.找到占用进程P

下载source files - 18.3 Kb Introduction 我们使用RealVNC来远程控制我们的网络中的pc机,VNC是一个伟大的产品,但如果不记住计算机名称,它可以是乏味的,在网络邻里找到计算机,然后复制计算机名称到VNC连接屏幕,所以我开发了这个Shell扩展. VNC是什么? 从RealVNC网站: VNC代表虚拟网络计算.它是一种远程控制软件,允许你使用一个简单的程序("查看器")在互联网上任何地方的另一台计算机上查看和交互一台计算机("服务器&qu

查看日志发现:Waiting for dfs to exit safe mode 这说明HDFS目前处于安全模式,需要退出才行,于是进入Namdenode节点,执行命令: hdfs dfsadmin -safemode leave即可      

1 依赖 <!--远程调用shell--> <dependency> <groupId>ch.ethz.ganymed</groupId> <artifactId>ganymed-ssh2</artifactId> <version>build210</version> </dependency> 2 shell-java工具类 package com.xinyi.spark.analysis.ut

elasticsearch-restart: #!/bin/bash PID=`ps -ef|grep elasticsearch|grep -vE 'grep|controller|elasticsearch-restart'|awk '{print $2}'`kill -9 $PID >/dev/null 2>&1sleep 1nohup elasticsearch -d >/data/soft/elasticsearch/nohup.out 2>&1 &

tomcat/conf/目录下,修改logging.properties java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = utf-8 更改为 java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = GBK

安装并启动jupyter 安装 Anaconda 后, 再安装 jupyter pip install jupyter 设置环境 ipython --ipython-dir= # override the default IPYTHONDIR directory, ~/.ipython/ by default ipython profile create foo # create the profile foo ipython profile locate foo # find foo prof

  Windows下最简的开发环境搭建这里的spark开发环境, 不是为apache spark开源项目贡献代码, 而是指基于spark的大数据项目开发. Spark提供了2个交互式shell, 一个是pyspark(基于python), 一个是spark_shell(基于scala). 这两个环境其实是并列的, 并没有相互依赖关系, 所以如果仅仅是使用pyspark交互环境, 而不使用spark-shell的话, 甚至连scala都不需要安装. ====================pysp