IDEA是一个优秀的Java IDE工具,它同样支持其他语言.Spark是用Scala语言编写的,用Scala开发Spark是最舒畅的.当然,Spark也提供Java和Python的API. Java是一门热度很高的开发语言,也是一个高龄语言.Java本身很牛逼,但它最牛逼的地方是--成就了JVM. 基于JVM的语言非常多,常用的除了Java还有Scala.Groovy.Kotlin.Clojure.能编译成字节码的语言,都能在JVM上运行. Scala Scala 是一门多范式(multi-p

在前一篇文章中,我们已经搭建好了Hadoop的群集,接下来,我们就是需要基于这个Hadoop群集,搭建Spark的群集.由于前面已经做了大量的工作,所以接下来搭建Spark会简单很多. 首先打开三个虚拟机,现在我们需要安装Scala,因为Spark是基于Scala开发的,所以需要安装Scala.在Ubuntu下安装Scala很简单,我们只需要运行 sudo apt-get install scala 就可以安装Scala了. 安装完成后运行scala -version可以看到安装的Scala的版

Windows下搭建Spark+Hadoop开发环境需要一些工具支持. 只需要确保您的电脑已装好Java环境,那么就可以开始了. 一. 准备工作 1. 下载Hadoop2.7.1版本(写Spark和Hadoop主要是用到了Yarn,因此Hadoop必须安装) 下载地址:http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.1/ 下载其中的hadoop-2.7.1.tar.gz并解压到一个固定目录作为Hadoop安装目录. 2. 下载支持插件 下载地址:

一.创建用户 # useradd spark # passwd spark 二.下载软件 JDK,Scala,SBT,Maven 版本信息如下: JDK jdk-7u79-linux-x64.gz Scala scala-2.10.5.tgz SBT sbt-0.13.7.zip Maven apache-maven-3.2.5-bin.tar.gz 注意:如果只是安装Spark环境,则只需JDK和Scala即可,SBT和Maven是为了后续的源码编译. 三.解压上述文件并进行环境变量配置 #

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

写在前面一: 本文具体总结Spark分布式集群的安装步骤,帮助想要学习Spark的技术爱好者高速搭建Spark的学习研究环境. 写在前面二: 使用软件说明 约定,Spark相关软件存放文件夹:/usr/local/yujianxin/spark, Hadoop相关软件存放文件夹: /home/yujianxin/hadoop. Spark集群示意图 一.详细安装步骤 1.安装jdk 2.安装Hadoop集群,參考http://blog.csdn.net/aaronhadoop/article/d

今天分享一篇从0到1搭建Spark集群的步骤,企业中大家亦可以参照次集群搭建自己的Spark集群. 一.下载Spark安装包 可以从官网下载,本集群选择的版本是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 在官网中找到对应的链接即可http://spark.apache.org/downloads.html 或者用本人云盘下载地址 附上链接如下链接:https://pan.baidu.com/s/1o7Vrkue 密码:sc2z 二.部署和规划Spark集群 提前准备好四台虚拟主机,三台主

在阿里云上搭建 Spark 实验平台 Hadoop2.7.3+Spark2.1.0 完全分布式环境 搭建全过程 [传统文化热爱者] 阿里云服务器搭建spark特别坑的地方 阿里云实现Hadoop+Spark集群 Docker下安装Hadoop和Spark集群

搭建spark集群 spark1.6和hadoop2.61.准备hadoop环境:2.准备下载包:3.解压安装包:tar -xf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz4.修改配置文件目录:/apps/app/spark1.6-hadoop2.6/confa.修改spark-env.sh:cp spark-env.sh.template spark-env.shvim spark-env.sh添加:export JAVA_HOME=/apps/app/dk/jdk1.7.0_

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,

在Spark高速入门指南 – Spark安装与基础使用中介绍了Spark的安装与配置.在那里还介绍了使用spark-submit提交应用.只是不能使用vim来开发Spark应用.放着IDE的方便不用.这里介绍使用Intellij Idea搭建Spark的开发环境. 1.Intellij Idea的安装 因为Spark安装在Ubuntu环境中.这里的Idea也安装在Ubuntu中.首先是下载,到官网下载就可以.下载完后解压到待安装的文件夹: sudo tar -zxvf ideaIU-2016.1

如何一步一步地在Intellij IDEA使用Maven搭建spark开发环境,并基于scala编写简单的spark中wordcount实例. 1.准备工作 首先需要在你电脑上安装jdk和scala以及开发工具Intellij IDEA,本文中使用的是win7系统,环境配置如下: jdk1.7.0_15 scala2.10.4 scala官网下载地址:http://www.scala-lang.org/download/ 如果是windows请下载msi安装包. 这两个可以在官网上下载jdk和s

在Hadoop集群的基础上搭建Spark 一.环境准备 在搭建Spark环境之前必须搭建Hadoop平台,尽管以前的一些博客上说在单机的环境下使用本地FS不用搭建Hadoop集群,可是在新版spark的安装之中,我们必须确定SPARK_DIST_CLASSPATH这个环境变量的值,而这个值恰恰就是Hadoop目录中的classpath,因为这个原因,我在搭建的过程中吃了很多的苦,希望大家引以为戒.现在让我们准备一下安装spark的实验环境: Ubuntu Kylin16.04.4 安装java环

一, PyCharm搭建Spark开发环境 Windows7, Java 1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop 2.7.6 通常情况下,Spark开发是基于Linux集群的,但这里作为初学者并且囊中羞涩,还是在windows环境下先学习吧. 参照这个配置本地的Spark环境. 之后就是配置PyCharm用来开发Spark.本人在这里浪费了不少时间,因为百度出来的无非就以下两种方式: 1. 在程序中设置环境变量 import os import s

在搭建spark的过程中遇到了许多的问题,但是引起这些问题的原因都是因为环境变量没有设置好导致的,这里总结的一些优秀的博文,可以供以后参考 http://www.powerxing.com/install-hadoop/   搭建hadoop单机伪分布式 http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ 搭建hadoop 分布式集群 在搭建hadoop的过程中,在运行的时候出现了ssh报错的问题,解决办法 http://blog.csdn.net/

转载自https://github.com/linbojin/spark-notes/blob/master/ide-setup.md 搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境 工欲善其事,必先利其器,第一篇笔记介绍如何搭建源码研读和代码调试的开发环境. 一些必要的开发工具,请自行提前安装: scala 2.11.8 sbt 0.13.12 maven 3.3.9 git 2.10.2 IntelliJ IDEA 2016.3 (scala plugin) 本人使用macOS 10.12,所有

一.集群规划 二.前置条件 三.Spark集群搭建         3.1 下载解压         3.2 配置环境变量         3.3 集群配置         3.4 安装包分发 四.启动集群         4.1 启动ZooKeeper集群         4.2 启动Hadoop集群         4.3 启动Spark集群         4.4 查看服务 五.验证集群高可用 六.提交作业 一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002和hadoop003上分别部署备用的Master服务,Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 搭建Spark集群前,需要保证JDK环境.Zookeeper集群和Hadoop集群已经搭建,相关步骤可以参阅: Linux环

一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master. 二.前置条件 搭建 Spark 集群前,需要保证 JDK 环境.Zookeeper 集群和

注意:1.搭建环境:Ubuntu64位,Linux(也有Windows的,我还没空试)       2.一般的配置jdk.Scala等的路径环境是在/etc/profile里配置的,我自己搭建的时候发现我自己在profile配置环境会有问题,比如说:我配置了spark,source了profile,启动spark是没问题的,但是当我想再次启动spark的时候,        就会启动失败,需要再source一遍profile,所以我把所有的需要配置环境的命令都写在了 ~/.bashrc文件里,只

[学习笔记] Win7 Eclipse 搭建spark java1.8(lambda)环境:WordCount helloworld例子 lambda表达式是java8给我们带来的一个重量的新特性,借用lambda表达式可以让我们的程序设计更加简洁. package com;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.