项目需求需要空间计算能力,开始选型Sedona(GeoSpark)来完成, 需求需要每一条数据在满足某条件的情况下,去查找某张表进行空间匹配,找到离这个点(point)最近的一条道路(lineString) 第一个方案: 使用sedona来使用临近道路的判断 由于sedona本质还是使用spark的能力,所以遵循spark的开发规则,不能在rdd.map 里面干活,sedona也不支持批量查,只能一条一条匹配. 伪代码如下 val spatial_sql = """ | se

[hxsyl@CentOSMaster spark-2.0.2-bin-hadoop2.6]# ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar 注意在hxsyl下,在root下运行提示hdfs上的historyserverforSpark没有权限,擦,好奇怪啊,另外运行后在hdfs上查看结果spark的用户

一.执行第一个Spark程序 1.执行程序 我们执行一下Spark自带的一个例子,利用蒙特·卡罗算法求PI: 启动Spark集群后,可以在集群的任何一台机器上执行一下命令: /home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://master:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式

在使用Intellij IDEA,local模式下运行Spark程序时,会在Run窗口打印出很多INFO信息,辅助信息太多可能会将有用的信息掩盖掉.如下所示 要解决这个问题,主要是要正确设置好log4j文件,本文主要分析如何在local模式下,将Spark的INFO信息隐藏,不影响程序中的结果输出. 1.将spark根目录下的log4j.properties文件复制到Intellij IDEA的src路径下 此时项目结构如下图所示: 2.修改log4j.properties文件的内容 将第一行的

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集

使用IDEA运行Spark程序 1.安装IDEA 从IDEA官网下载Community版本,解压到/usr/local/idea目录下. tar –xzf ideaIC-13.1.4b.tar.gz mv idea-IC-135.1230/ /usr/local/idea 为了方便使用其bin目录下的命令,把它配置在"/etc/profile"目录下. export PATH=$PATH:/usr/local/idea/ idea-IC-135.1230/bin 2.安装Scala插件

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

Spark程序在运行的时候,总是输出很多INFO级别内容 查看了网上的一些文章,进行了试验. 发现在 /etc/spark/conf 目录下,有一个 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template log4j.properties 然后,修改下面的这一个行:log4j.rootCategory=INFO, console 改成:log4j.rootCategory=ERROR, console 再次运行时,不再出现大量的INFO 信

自从开始学习spark计算框架以来,我们老师教的是local模式下用eclipse运行spark程序,然后我在运行spark程序时,发现控制台的日志颜色总是显示为黑色,哇,作为程序猿总有一种强迫症,发现老师软件下的日志是红色的而我软件下的日志是黑色的.这种情况下就不能安心写spark代码.于是历时一个多月,我终于解决了这个问题. 首先,我在百度的过程中,网上说的是改log4j的jar包,还有在eclipse里面下各种各样的插件,这些我都试过了,发现最好的情况只有一部分的颜色能变,其余还是有一些为

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai

1.开发环境准备 scala IDE for Eclipse:版本(4.6.1) 官网下载:http://scala-ide.org/download/sdk.html 百度云盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1c2NAZdA 密码:au8t scala-2.11.8.msi : 官网下载:http://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html 百度云盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1dEFlmcL 密码

一  使用IDEA开发Spark程序 1.打开IDEA的官网地址,地址如下:http://www.jetbrains.com/idea/ 2.点击DOWNLOAD,按照自己的需求下载安装,我们用免费版即可. 3.双击ideaIU-15.0.2.exe安装包,点击Next. 4.选择安装路径,点击Next. 5.可以选择是否创建桌面快捷方式,然后点击Next. 6.点击Install. 7.安装过程 8.点击Finish,安装成功 9.双击IntelliJ IDEA 15.0.2的图标,打开Int

问题: windows开发机运行spark程序,抛出异常:ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path,但是可以正常执行,并不影响结果. // :: WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicab

sbt打包Scala写的Spark程序,打包正常,提交运行时提示找不到对应的类 详述 使用sbt对写的Spark程序打包,过程中没有问题 spark-submit提交jar包运行提示找不到对应的类 解决 编译环境没有变化,将代码拷贝到其他项目下打包可以运行,无解 偶然发现IDEA打开的sbt文件显示很多错误,查看详情发现存在错误:java-lang-ClassNotFoundException-org-jetbrain,遂谷歌之,找到了这个网页 ,说是IDEA的bug,打开use sbt she

sbt编译spark程序提示value toDF is not a member of Seq() 前提 使用Scala编写的Spark程序,在sbt编译打包的时候提示value toDF is not a member of Seq(),出问题的代码如下: val urlDS = Seq(STU(age, count)).toDS() 其中STU是一个定义的case class,定义如下: case class STU(age: Int, count: Int) 查找原因 开始以为是toDS(

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

使用Scala编写Spark程序求基站下移动用户停留时长TopN 1. 需求:根据手机基站日志计算停留时长的TopN 我们的手机之所以能够实现移动通信,是因为在全国各地有许许多多的基站,只要手机一开机,就会和附近的基站尝试建立连接,而每一次建立连接和断开连接都会被记录到移动运营商的基站服务器的日志中. 虽然我们不知道手机用户所在的具体位置,但是根据基站的位置就可以大致判断手机用户的所处的地理范围,然后商家就可以根据用户的位置信息来做一些推荐广告. 为了便于理解,我们简单模拟了基站上的一些移动用户

执行第一个spark程序 普通模式提交任务: bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hdp-node-01:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 2 \ examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \ 10 该算法是利用蒙特·卡罗算法求圆周率PI,通过计算机模拟大量

当大片连续区域进行数据存储并且存储区域中数据重复性高的状况下,数据适合进行压缩.数组或者对象序列化后的数据块可以考虑压缩.所以序列化后的数据可以压缩,使数据紧缩,减少空间开销. 1. Spark对压缩方式的选择 压缩采用了两种算法:Snappy和LZF,底层分别采用了两个第三方库实现,同时可以自定义其他压缩库对Spark进行扩展.Snappy提供了更高的压缩速度,LZF提供了更高的压缩比,用户可以根据具体需求选择压缩方式.压缩格式及解编码器如下.·LZF:org.apache.spark.io.

首先,目标是写个python脚本,跑spark程序来统计hdfs中的一些数据.参考了别人的代码,故用了luigi框架. 至于luigi的原理 底层的一些东西Google就好.本文主要就是聚焦快速使用,知其然不知其所以然. python写Spark或mapreduce还有其他的方法,google上很多,这里用luigi只是刚好有参考的代码,而且理解起来还是简单,就用了. 上代码: import luigi, sysfrom datetime import datetime, timedeltafr