在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

查看hive source下面的pom.xml,可以找到官方默认发布的hive版本对应的spark版本,在实际部署的时候,最好按照这个版本关系来,这样出现兼容问题的概率相对较小. 下面面列出一部分对应关系,在实际部署中可以到github上去查询具体的版本对应关系,地址为https://github.com/apache/hive apache-hive-1.2.2-src <spark.version>1.3.1</spark.version>apache-hive-2.1.1-s

前言:工欲善其事,必先利其器.倘若不懂得构建一套大数据挖掘环境,何来谈Data Mining!何来领悟“Data Mining Engineer”中的工程二字!也仅仅是在做数据分析相关的事罢了!此文来自于笔者在实践项目开发中的记录,真心希望日后成为所有进入大数据领域挖掘工程师们的良心参考资料.下面是它的一些说明: 它是部署在Windows环境,在项目的实践开发过程中,你将通过它去完成与集群的交互,测试和发布: 你可以部署成使用MapReduce框架,而本文主要优先采用Spark版本: 于你而言,

在做项目的时候代码已经更新为hadoop 2.7  spark 2.1 scala 2.11.8版本,但是服务器版本使用的是hadoop2.6 spark1.6 以及scala2.10.6版本,,主程序包为main.jar启动程序使用 java -jar xxx.jar 但是使用过程中 报错 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.runtime.ObjectRef.create(Ljav a/lang

spark版本定制课程-第1课 1.学习本课程可以自己动手改进spark,或者给spark增加功能.增加某些官方没有提供的功能,通过本课程希望早就一些顶级spark专家,根据整个社会的需要对spark进行扩展或者定制.2.通过前三课就可以对spark streaming透彻理解3.为什么要对spark streaming为切入点对spark进行定制? #spark最开始并没有streaming等其他框架,最开始就是很原始的spark core,要做自己源码定制版本,以streaming作为切入点

Source code: Spark 源码,需要编译才能使用,另外 Scala 2.11 需要使用源码编译才可使用   Pre-build with user-provided Hadoop: "Hadoop free" 版,可应用到任意 Hadoop 版本   Pre-build for Hadoop 2.6 and later: 基于 Hadoop 2.6 的预先编译版,需要与本机安装的 Hadoop 版本对应.可选的还有 Hadoop 2.4 and later.Hadoop 2

spark-submit官方文档 :http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html Launching Applications with spark-submit ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key&

①csd包:http://archive.cloudera.com/spark2/csd/    下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jar ②parcel包:http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.2.0.cloudera1/ 下载 SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p0.142354-el6.parcel SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p

  2016年11月5日 We are proud to announce that Apache Spark won the 2016 CloudSort Benchmark (both Daytona and Indy category). A joint team from Nanjing University, Alibaba Group, and Databricks Inc. entered the competition using NADSort, a distributed s

使用spark-shell命令进入shell模式

今天在使用spark存储hbase的时候遇到异常Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.metric()Lio/netty/buffer/PooledByteBufAllocatorMetric; 心想肯定又是版本号不对应问题.后面经过一顿百度,明白了应该到集群管理系统上去查看对应的版本号.由于本项目使用的ambari集群管理系统,所以去

一 部署本地spark环境 1.1  安装好JDK       下载并安装好jdk1.7,配置完环境变量.   1.2 Spark环境变量配置       去http://spark.apache.org/downloads.html网站下载相应hadoop对应的版本,我下载的是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz,spark版本是1.6,对应的hadoop版本是2.6 解压下载的文件,假设解压 目录为:D:\Spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.将D:\sp

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

[TOC] Spark简介 整体认识 Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架.最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一. Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位,如下图,对hadoop起到了补充作用: 基本概念 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 第一步分割任务.首先我们需

Spark 入门 目录 一. 1. 2. 3. 二. 三. 1. 2. 3. (1) (2) (3) 4. 5. 四. 1. 2. 3. 4. 5. 五.         Spark Shell使用 1. 2. 六.         运行WordCount Demo 1. 2. 3. 七.         Spark TopKey Demo 八. 1. 2. 一. Spark功能和优势 1.        Spark功能 Spark类似于MapReduce,是另一种分布式计算框架,由于MapRe

本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来 简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说 SparkContex

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel