.Net for Spark 实现WordCount应用及调试入坑详解 1.    概述 iNeuOS云端操作系统现在具备物联网.视图业务建模.机器学习的功能,但是缺少一个计算平台产品.最近在调研使用什么语言进行开发,并且研究实现的技术路线.iNeuOS全系使用C#/JS/CSS/PYTHON开发,所以优先选择C#实现计算平台的开发,当然也不排除使用scala和python等语言.最近微软发布.Net for Spark组件,与 .NET Standard 2.0 兼容,可以在 Linux.ma

Spark(一)wordcount 一.新建一个scala项目 在maven中导入 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>

Spark练习之通过Spark Streaming实时计算wordcount程序 Java版本 Scala版本 pom.xml Java版本 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java

学习用Eclipse+Maven来构建并打包一个简单的单词统计的例程. 本项目源码已托管于Github –>[Spark-wordcount] 第一步 在EclipseIDE中安装Scala插件在Eclipse中安装Scala插件 第二步 创建Scala Project创建Scala 项目 第三步 给Scala项目注入maven依赖将Scala 项目 转为 Maven 项目 pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0

wordcount程序 文件wordcount.txt hello wujiadong hello spark hello hadoop hello python 程序示例 package wujiadong_sparkCore import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/25. */ object LocalSpark { def main(args: Ar

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6814778610788860424/ 编写类似MapReduce的案例-单词统计WordCount 要统计的文件为Spark的README.md文件 分析逻辑: 1. 读取文件,单词之间用空格分割 2. 将文件里单词分成一个一个单词 3. 一个单词,计数为1,采用二元组计数word ->(word,1) 4. 聚合统计每个单词出现的次数 RDD的操作 1.读取文件: sc.textFile("file:/

在目录/home/hadoop/2016113012下有文件words.txt hello scala hello java hello python hello wujiadong 上传该文件到hdfs hadoop@slave01:~/2016113012$ hadoop fs -put /home/hadoop/2016113012/words.txt /student/2016113012/spark hadoop@slave01:~/2016113012$ hadoop fs -lsr

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

IDE:eclipse Spark:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 scala:2.10.4 创建scala工程,编写wordcount程序如下 package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object

Spark初步-从wordcount开始 spark中自带的example,有一个wordcount例子,我们逐步分析wordcount代码,开始我们的spark之旅. 准备工作 把README.md文件复制到当前的文件目录,启动jupyter,编写我们的代码. README.md文件在Spark的根目录下. from pyspark.sql import SparkSession from operator import add # 初始化spark实例,并把应用命名为wordcount sp

1.java版本(spark-2.1.0) package chavin.king; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.Pa

一.使用数据 Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system.It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools inc

1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖. 2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xm

1.去清华的镜像站点下载文件spark-2.1.0-bin-without-hadoop.tgz,不要下spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 2.把文件解压到/usr/local目录下,解压之后的效果,Hadoop和Spark都在Hadoop用户下 下面的操作都在Hadoop用户下 drwxrwxrwx 13 hadoop hadoop 4096 4月   4 11:50 spark-2.1.0-bin-without-hadoop/ 添加Hadoop用户和用户组 $ su

WordCount.Scala代码如下: package com.husor.Spark /** * Created by huxiu on 2014/11/26. */ import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.SparkContext._ object SparkWordCount { def main(args: Array[String]) { println("Test is st

package com.test import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]) { /** * 第1步:创建Spark的配置对象SparkConf,设置Spark程序运行时的配置信息 * 例如 setAppName用来设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到该名称, * setMaster设置程序运行在本地还是运行在集群中,运行在本地可是

前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz +hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐)  Spark运行模式概述 Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式.但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode).这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast

我习惯用Maven项目 所以用IDEA新建一个Maven项目 下面是pom文件 我粘上来吧 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocati