1. 新建Maven项目 初始Maven项目完成后,初始的配置(pom.xml)如下: 2. 配置Maven 向项目里新建Spark Core库 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-inst

一.准备工作: 1.下载release版spark 0.9.1,本次用的版本是spark-0.9.1-bin-cdh4. 2.下载scala IDE 3.0.2,这个版本ide的支持scala 2.10版. 二.配置工作 1.在ide中新建scala项目,注意jre要用jdk1.7版的.如下图: 2.找到spark-0.9.1-bin-cdh4\core\src\main,目录下java.resources.scala三个目录,如下图 找到spark-0.9.1-bin-cdh4\repl\sr

一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu14.04中配置Spark

在虚拟机中配置使用ROS Spark,在Virtualbox中使用USB外设包括Orbbec Astra 和 Xtion深度摄像头和底盘. 虚拟机使用外接设备时,会遇到一些问题.不过随着虚拟机功能的逐渐完善,这些问题也得到了很大的改善. 1 需要在BIOS中设置开启与虚拟机相关的选项: 2 下载最新版本的虚拟机并安装增强功能: Windows下系统设备驱动可以不装,无所谓的. 当然如果觉得在设备管理器中有问号不爽可以装一下.           上面步骤可以忽略! 需要在虚拟机中将USB设备启用

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp

一.安装ipython 下载ipython, https://pypi.python.org/packages/source/i/ipython/ipython-2.2.0.tar.gz#md5=b91d3724f655a8e16d022772f696cfd5 cd /app/softwares/ipython tar -zxvf ipython-2.2.0.tar.gz cd ipython-2.2.0 python2.7 setup.py install ln -s /usr/local/p

安装环境: 虚拟机:VMware® Workstation 8.0.1(网络桥接) OS:CentOS 7 JDK版本:jdk-7u79-linux-x64.tar Scala版本:scala-2.11.7 Spark版本:spark-1.4.0-bin-hadoop2.4 用户:hadoop安装Centos时创建的,属于管理员组 第一步:配置SSH 使用hadoop登录系统,在终端运行: yum install openssh-server 如果提示: 则是因为yum服务被占用,需要强制解锁:

1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来

配置的伪分布式,ubuntu14.04上 先配置hadoop,参见这个博客,讲的很好 http://www.powerxing.com/install-hadoop/, 但是我在配的过程中还是遇到了问题: 问题1:设置免登录的时候,虽然是按步骤做的,但ssh localhost测试,总是提示要输入密码.这个博客说的比较清楚:http://blog.csdn.net/budapest/article/details/8022926 解决办法:chmod 600 authorized_keys 问题

Flex中配置FusionCharts 1.配置前说明 (需要的工具和插件) 1.1   MyEclipse10.0 1.2   Flash Builder4.0 1.3   FusionCharts.swc(Flex4.0) 1.4   FusionCharts_fcBack.as 1.5   FusionCharts.as 1.6   fusioncharts swf文件 1.7   fusionwidgets swf文件 2.Flex项目配置 2.1 打开Flash Builder4.0,

首先准备3台电脑或虚拟机,分别是Master,Worker1,Worker2,安装操作系统(本文中使用CentOS7). 1.配置集群,以下步骤在Master机器上执行 1.1.关闭防火墙:systemctl stop firewalld.service 1.2.设置机器ip为静态ip 1.2.1.修改配置 cd /etc/sysconfig/network-scripts/ vim ifcfg-eno16777736 更改内容如下: BOOTPROTO=static #配置静态IP,网关,子网

1.准备 本文主要讲述如何在Ubuntu 16.04 中搭建 Spark 2.11 单机开发环境,主要分为 3 部分:JDK 安装,Scala 安装和 Spark 安装. JDK 1.8:jdk-8u171-linux-x64.tar.gz Scala 11.12:Scala 2.11.12 Spark 2.2.1:spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz 需要注意的是,Spark 版本与 Scala 版本需要匹配一致. Note: Starting version 2.0,

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷

参考:http://dataknocker.github.io/2014/11/12/idea%E4%B8%8Adebug-spark-standalone/ 转载请注明来自:http://www.cnblogs.com/yuananyun/p/4265706.html 研究Spark源码也有一段时间了,一直都是直接看代码,没有调试.虽然带着思路去看源代码已经能够帮助我们去了解Spark了:但是很多细节从字面上是看不出来的,如果我能够通过运行时调试验证我的想法,或者能够查看某个类中变量和结构在运

在idea中新建了一Spark的项目,在做项目的编译打包的时候,提示如下错误信息: Error:(, ) java: -source 1.5 中不支持 lambda 表达式 (请使用 -source 或更高版本以启用 lambda 表达式) 解决方法是: 第一步: File --> Project Stucture 选择项目设置Lanugage level, 如下图所示 第二步: File --> Settings --> Compiler --> Java Compiler设置b

1. 序经过了一天的修炼,深深被恶心了,在虚拟环境中配置pyspark花式报错,由于本人实在是不想卸载3.6版的python,所以硬刚了一天,终于摸清了配置方法,并且配置成功,不抱怨了,开讲: 2. 需求环境Anaconda3;(我的是最新版的Anaconda4.3.1(64位)) 3. 安装虚拟环境1.创建Python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=3.5(2.7.3.6等) anaconda 命令创建python版本为X.X.名字为

eclipse在对spark的支持上并不友好,所以需要新下载并安装IntelliJ IDEA 2019.1.我下载安装的是专业版的,直接在网上搜索了破解码进行破解. 1. 配置java和scala IDE的配置是我陌生的,所以可能会有一些错误的多余的操作. 安装scala插件:选择Plugins-搜索scala—安装scala插件—重启 重启后选择新建项目,可以在项目选择中找到scala.我新建的是scala-IDE项目,在新建界面选择java SDK(java jdk目录)和SCALA SDK

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. 考虑到一般人更喜欢一步到位,并且Toree将会代替Spark Kernel,故直接且仅需安装Toree即可,不过下面还是给出了所有的安装方法. Spark Kernel的安装 参照Spark Kernel支持的语言,安装好Spark Kernel后,其默认可以支持Scala,Python,R,SQL,对

WebLogic 中间件: 是基础软件的一大类,属于可复用软件的范畴,顾名思义,中间件属于操作系统软件与应用软件的中间,比如:JDK,框架,weblogic. weblogic与tomcat区别 : 1.weblogic支持EJB规范,全面支持出了J2EE之外的其他规范,Web Service,SSL,xml等规范. 2.完善的售后服务. 3.集群机制,支持分布式应用. 4.热部署新的web,ejb应用. 32位的weblogic不能配64位的jdk 安装 : 1.32位的11g weblogi

前言 在上一篇文章中写了如何在MVC中配置全局路由前缀,今天给大家介绍一下如何在在 json 文件中配置依赖注入. 在以前的 ASP.NET 4+ (MVC,Web Api,Owin,SingalR等)时候,都是提供了专有的接口以供使用第三方的依赖注入组件,比如我们常用的会使用 Autofac.Untiy.String.Net 等,这些第三放依赖注入组件基本上都提供了一套配置注入或者配置生命周期的方式,除了直接配置到类里面之外,还提供了要么使用 xml 文件,要么使用 json 等,那么在新的