安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

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

前言 今天Spark最终跨出了里程碑的一步,1.0.0版本号的公布标志着Spark已经进入1.0时代.1.0.0版本号不仅增加了非常多新特性,而且提供了更好的API支持.Spark SQL作为一个新的组件增加,支持在Spark上存储和操作结构化的数据.已有的标准库比方ML.Streaming和GraphX也得到了非常大程度上的增强,对Spark和Python的接口也变得更稳定.下面是几个基本的改进点: 融合YARN的安全机制 Hadoop有着自己的安全机制,包含认证和授权.Spark如今能够和H

前言 如今Spark终于迈出了里程碑一步,1.0.0标记的版本号出版物Spark1.0时代.1.0.0版本号不仅增加了非常多新特性.而且提供了更好的API支持.Spark SQL作为一个新的组件增加.支持在Spark上存储和操作结构化的数据.已有的标准库比方ML.Streaming和GraphX也得到了非常大程度上的增强.对Spark和Python的接口也变得更稳定. 下面是几个基本的改进点: 融合YARN的安全机制 Hadoop有着自己的安全机制.包含认证和授权.Spark如今能够和Hadoo

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

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

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

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

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(

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

[环境信息] Hadoop版本:2.4.0 客户端OS:Windows Server 2008 R2 服务器端OS:CentOS 6.4 [问题现象] 在通过Windows客户端向Linux服务器提交Hadoop应用时,会提示如下错误: org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException: /bin/bash: line 0: fg: no job control at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Sh

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

hadoop启动 datanode的live node为0 浏览器访问主节点50070端口,发现 Data Node 的 Live Node 为 0 查看子节点的日志 看到 可能是无法访问到主节点的9000端口 使用telnet访问一下主节的9000端口 #telnet hadoop.master 9000 输出访问失败, 回到主节点,开放9000端口,再重启防火墙. #firewall-cmd --zone=public --add-port=9000/tcp --permanent #fir

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-

系统版本 anliven@Ubuntu1604:~$ uname -a Linux Ubuntu1604 4.8.0-36-generic #36~16.04.1-Ubuntu SMP Sun Feb 5 09:39:57 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux anliven@Ubuntu1604:~$ anliven@Ubuntu1604:~$ cat /proc/version Linux version 4.8.0-36-generic (buil

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

由于之前已经搭建过hadoop相关环境,现在搭建spark的预备工作只有scala环境了 一,配置scala环境 1.解压tar包后,编辑/etc/profile 2.source /etc/profile 3.scala -version 4.分发到其他两台机器上 二.搭建spark集群 1.配置spark环境变量 2.进入spark的conf目录下 cp -a spark-env.sh.template spark-env.sh cp -a slaves.template slaves 3.

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