https://note.youdao.com/share/?id=753c443aa4a665679d8d00c9c50363b0&type=note#/

1.下载并使用微信开发者工具 2.将项目导入工具 3.在项目中修改请求http地址 4.在工具上点击“测试号”,跳转到测试号管理界面设置request合法域名. 注意这里输入的测试域名要和上一步相同. 5.在host中将访问域名(maigeyitao.com)指向本地站点.这样小程序中访问http://maigeyitao.com:803,实际访问的是本地http://localhost:803的站点. 6.点击“编译”接下来就可以在本地进行调试了. 问题: 如果遇到类似如下错误:不在以下req

1   IDEA创建maven项目进行测试 v创建一个新项目,步骤如下: 选择“Enable Auto-Import”,加载完后:选择“Enable Auto-Import”,加载完后: 添加SDK依赖: 点击OK  ok 可以看到scala包加载成功 再修改pox.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-in

关键词:hive, debug 本地调试(local debug) Hive 可分为 exec (hive-exec,主要对应源码里的ql目录) 和 metastore 两部分,其中exec对外有两种接口方式 CLIDriver 和 HiveServer2的ThriftCLIService.前者对应的就是直接执行hive命令的command line,后者对应就是thrift直连或jdbc的连接方式,因此这里其实有个知识点:hive命令的执行是不经过hiveserver2的服务的,虽然底层代码是

1 概述 开发调试spark程序时,因为要访问开启kerberos认证的hive/hbase/hdfs等组件,每次调试都需要打jar包,上传到服务器执行特别影响工作效率,所以调研了下如何在windows环境用idea直接跑spark任务的方法,本文旨在记录配置本地调试环境中遇到的问题及解决方案. 2 环境 Jdk 1.8.0 Spark 2.1.0 Scala 2.11.8 Hadoop 2.6.0-cdh5.12.1 Hive 1.1.0-cdh5.12.1 环境搭建略,直接看本地调试spar

spark版本:1.6.1 scala版本:2.10 问题呢场景: 在idea调试本地程序的时候创建hiveContext报错,上午的时候是没有这个问题的,下午在项目中写了一个小deamon,出现了而这个问题,下面是我的代码: import cn.com.xxx.common.config.SparkConfig import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext object test{ def main(args: Array[String]): Uni

1,使用IDEA软件进行开发. 在idea中新建scala project, File-->New-->Project.选择Scala-->Scala 2,在编辑窗口中完成WordCount程序的编写,完整程序如下: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count") val sc = new SparkConte

写在前面 因为本地电脑没装flume,nginx各种.所以之前写Streaming程序的时候,都是打包了放到集群上跑.就算我在程序代码里不停地logger,调试起来也hin不方便. 于是本地写了两个程序,在intellj调试. 主要就是包括两个程序: 一个是GenerateChar.scala用来向某个指定端口,使用socket发消息: 另一个就是要测试的Streaming程序了. GenerateChar package com.wttttt.spark import java.io.Prin

本人的开发环境: 1.虚拟机centos 6.5 2.jdk 1.8 3.spark2.2.0 4.scala 2.11.8 5.maven 3.5.2     在开发和搭环境时必须注意版本兼容的问题,不然会出现很多莫名其妙的问题   1.启动master进程 ./sbin/start-master.sh   2.启动worker进程 ./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://hadoop000:7077 [注

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

spark程序大致有如下运行模式: standalone模式:spark自带的模式 spark on yarn:利用hadoop yarn来做集群的资源管理 local模式:主要在测试的时候使用, 这三个模式先大致了解,目前我用到的就是local和yarn.其中,我们写spark程序,一般在idea上写,若每次都要将程序打包,再上传到集群,再运行,将严重影响我们效率,所以在调试代码的时候,一般用local模式,在windows的idea上直接操作. 环境配置步骤如下:只做简要说明,各个步骤的具体

生产环境的 Spark Job 都是跑在集群上的,毕竟 Spark 为大数据而生,海量的数据处理必须依靠集群.但是在开发Spark的的时候,不可避免我们要在本地进行一些开发和测试工作,所以如何在本地用好Spark也十分重要,下面给大家分享一些经验. 首先你需要在本机上安装好了Java,Scala和Spark,并配置好了环境变量.详情请参考官方文档或其他教程. spark-shell 本地运行Spark最直接的方式就是在命令行里面运行spark-shell,成功后你将看到如下信息: 首先可以仔细阅

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

在本地调试,提交到集群上运行. 在本地程序中的Configuration中添加如下配置: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.136.128:9000"); System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop"); conf.set("mapredu

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 MapReduce与HDFS简介 什么是Hadoop? Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System,并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得: GFS . Ma

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

如果你碰到的上述问题(本地调试ok,小程序上传体验版 各种莫名其妙的问题-卡死-组件属性失效-$apply()不起作用) 您需要关闭 微信开发者工具中: 1.微信开发者工具-->项目-->关闭ES6转ES5. 重要:漏掉此项会运行报错. 2.微信开发者工具-->项目-->关闭上传代码时样式自动补全. 重要:某些情况下漏掉此项也会运行报错. 3.微信开发者工具-->项目-->关闭代码压缩上传. 重要:开启后,会导致真机computed, props.sync 等等属性失效

在IDEA中调试spark程序会报错 18/05/16 07:33:51 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable18/05/16 07:33:51 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext.org.apache.spark.Sp

一.题目描述 (1)编写Spark应用程序,该程序可以在本地文件系统中生成一个数据文件peopleage.txt,数据文件包含若干行(比如1000行,或者100万行等等)记录,每行记录只包含两列数据,第1列是序号,第2列是年龄.效果如下: 1 89 2 67 3 69 4 78 (2)编写Spark应用程序,对本地文件系统中的数据文件peopleage.txt的数据进行处理,计算出所有人口的平均年龄. 二.实现 1.生成数据文件peopleage.txt 1)创建程序的目录结构 创建一个存放代码

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3