1.首先现在idea,官网:https://www.jetbrains.com/idea/ 2.安装jdk1.8,scala2.11 3.下载idea后,需要在idea中安装scala的插件,安装的方式如下: File--->settings--->Plugins--->输入scala(下图是我已经安装好了) 3.配置spark依赖包 下载spark相关的包spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz 并将spark相关的jars依赖包添加到项目的library中,具体操作

SparkSession spark = SparkSession .builder() .master("local[*]") .enableHiveSupport() .config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///E:/git/bigdata_sparkIDE/spark-ide/workspace/functionModule/spark-warehouse") .getOrCreate(); 在使

在运行本地运行spark或者hadoop代码时可能会遇到一下三种问题   1.Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.io.native.NativeID$Windows.access0 2.java.lang.NullPointerException at java.lang.ProcessBuilder.start. 3.java.io.IOException: Coul

1.建立spakTesk项目,建立scala对象Test 2.Tesk对象的代码如下 package sparkTest /** * Created by jiahong on 15-8-2. */ import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]) { ) { System.err.println("Usage: <file>") Syst

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

Spark程序本地运行   本次安装是在JDK安装完成的基础上进行的!  SPARK版本和hadoop版本必须对应!!! spark是基于hadoop运算的,两者有依赖关系,见下图: 前言: 1.环境变量配置: 1.1 打开“控制面板”选项 1.2.找到“系统”选项卡 1.3.点击“高级系统设置” 1.4.点击“环境变量” 2.新建和编辑环境变量 1.下载hadoop-2.6.0.tar.gz文件,并解压在本地 1.1 新建环境变量上配置 HADOOP_HOME D:\JAVA\hadoop 1

如何在本地使用scala或python运行Spark程序   包含两个部分: 本地scala语言编写程序,并编译打包成jar,在本地运行. 本地使用python语言编写程序,直接调用spark的接口,并在本地运行.     一,scala在本地能成功调用并运行spark接口的主要原理: spark发布版会将spark所有能力,和依赖包一起打包成spark-assembly.jar,并能够在单机模式下运行spark的local模式. spark发布版提供spark-submit等工具来提交jar和

如何安装Spark 安装和使用Spark有几种不同方式.你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera,HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用.或者你也可以使用在云端环境(如Databricks Cloud)安装并配置好的Spark. 在本文中,我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它.最近Spark刚刚发布了1.2.0版本.我们将用这一版本完成示例应用的代码展示. 如何运行Spark 当你在本地机器安装

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

notebook方式运行spark程序是一种比较agile的方式,一方面可以体验像spark-shell那样repl的便捷,同时可以借助notebook的作图能力实现快速数据可视化,非常方便快速验证和demo.notebook有两种选择,一种是ipython notebook,主要针对pyspark:另一种是zeppelin,可以执行scala spark,pyspark以及其它执行引擎,包括hive等.比较而言,ipython notebook的可视化能力更强,zeppelin的功能更强.这里

本文转自:http://ifeve.com/spark-mesos-spark/ 在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行. 在Mesos集群中使用Spark的主要优势有: 可以在Spark以及其他框架(frameworks)之间动态划分资源. 可以同时部署多个Spark实例,且各个实例间的资源分配可以调整. 工作原理 在独立部署的Spark集群中,下图里的Cluster Manager代表Spark master.然而,在Mesos集群中,

以往都是用java运行spark的没问题,今天用scala在eclipse上运行spark的代码倒是出现了错误 ,记录 首先是当我把相关的包导入好后,Run,报错: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkCont

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties // :: ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable C:\notos\software\hadoop\hadoop-\bin\wi

Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行任务查询.需要注意的是,Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互.在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI: ./bin/spark-sql 配置Hive需要替换conf/下的hive-site.xml

第6章 运行Spark SQL CLI Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务.需要注意的是,Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互.在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI: ./bin/spark-sql 配置Hive需要替换 conf/ 下的 hive-site.xml .

作者 | 柳密 阿里巴巴阿里云智能 ** 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 导读:本节课主要介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中低成本运行 Spark 数据计算.首先简单介绍下阿里云 Serverless Kubernetes 和 弹性容器实例 ECI 这两款产品:然后介绍 Spark on Kubernetes:

运行 Spark on YARN Spark 0.6.0 以上的版本添加了在yarn上执行spark application的功能支持,并在之后的版本中持续的 改进.关于本文的内容是翻译官网的内容,大家也可参考spark的官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 1. 在yarn上执行spark 需要确保提交spark任务的客户端服务器上, HADOOP_CONF_DIR 或者 YARN_CONF_DIR 目录中包

ZHUAN http://www.cnblogs.com/one--way/archive/2016/08/29/5818989.html http://www.cnblogs.com/one--way/p/5814148.html 前提条件: 1.Spark Standalone 集群部署完成 2.Intellij Idea 能够运行 Spark local 模式的程序. 源码: 1 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} 2 imp

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要

背景介绍 Spark有多种集群运行模式,例如:Standalone,Yarn,Mesos.      下面就说一下如何在Mesos上运行Spark,这也是官方推荐的一种运行方式.      在运行Spark之前咱们先简略介绍一下Mesos.      Mesos计算框架是一个集群管理器,提供了有效的.跨分布式的应用或框架的资源隔离和共享,可以运行Haoop,Spark,Marathon等多种框架.使用Zookeeper实现容错机制,使用Linux Containers来隔离任务,支持多种资源计算

idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependenci