示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

1.1 问题描述 Spark Streaming程序解析protobuf序列化的数据时,--jars 来添加依赖的protobuf-java-3.0.0.jar包,使用local模式程序正常,使用yarn模式时会报找不到方法的错误,如下所示: 1.2 解决方法 分析local模式能运行,yarn模式不能运行的原因是,用户提交的protobuf-java-3.0.0.jar与SPARK_HOME/lib下的protobuf-java-2.5.0.jar冲突了,默认会优先加载SPARK_HOME/l

第一种方式 操作:将第三方jar文件打包到最终形成的spark应用程序jar文件中 应用场景:第三方jar文件比较小,应用的地方比较少 第二种方式 操作:使用spark-submit提交命令的参数: --jars 要求: 1.使用spark-submit命令的机器上存在对应的jar文件 2.至于集群中其他机器上的服务需要该jar文件的时候,通过driver提供的一个http接口来获取该jar文件的(例如:http://192.168.187.146:50206/jars/mysql-connec

1.程序的要求:对用户指定的英文文本文件(包括标准输入),将英文单词按照字母顺序输出到用户指定的文本文件中(包括标准输出),并且在各单词后面显示单词的出现次数. 2.模块设计: 主要分为:1.从输入流获取单词部分 2.管理单词的部分 3.主程序部分:统一管理以上两部分 3.代码 第1部分:get_word.c 主要是利用isalnum()函数判断单词的开始与结束 /*get_word.c*/#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include&

一:打包成jar 1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文,会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二:在集群上运行(local模式) 1.上传 2.学习spark-submit的使用方式 3.运行(local模式) 4.运行结果 三:集群上运行(standalone模式) 1.DeoloyMode 表示Driver执行的位置. client如果是参数,则表示driver执行在执行spark-submit命令的机器上.

一.问题: 最近在spark集群上做一个项目,打包提交jar包时,出现了unsupported major.minor version 52.0的报错,而在local模式运行却能正常运行! 二.错误原因: 查阅诸多资料得出的结论就是:项目编译得到的class文件的版本高于运行环境中jre的版本号,高版本JDK编译的class不能在低版本的jvm虚拟机下运行,否则就会报这类错,因此无法运行!49,50,51,52是Java编译器内部的版本号,版本对应信息如下: Unsupported major.

mvn clean package打包maven-archetype-webapp项目时,打包后的jar包含项目中引用的jar包(解压后,在WEB-INF有一个lib目录,该目录下有所有依赖包). mvn clean package打包maven-archetype-quickstart项目时,打包后的jar为什么不包含项目中引用的jar包呢?这样就会导致,spark-submit运行spark应用时会报各种jar包找不到,还必须得人为地把依赖jar全部丢到${SPARK_HOME}/jars目

spark on yarn运行时会加载的jar包有如下: spark-submit中指定的--jars $SPARK_HOME/jars下的jar包 yarn提供的jar包 spark-submit通过参数spark.driver/executor.extraClassPath指定的jar包 spark-submit指定的--jar 当使用如下的脚本提交应用时,会将应用本身的jar以及--jar指定的jar包上传到集群中. ./bin/spark-submit \ --class org.apa

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学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo

reference to : http://www.jianshu.com/p/61e8f803e0d1 Android在开发过程中,随着引用的库以及业务的增多,不可避免的会出现64K limit问题,也就是方法数过多的问题,Java代码中的Method总数和Field总数都不能超过65535个,那统计一下每一个jar包中包含多少个Method还是很有必要的,目前Google已经为我们实现了这样的工具: dexdump命令 (查看apk的method总数) #查看apk的method总数 dex

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

今天测试过程中发现YARN Node变成Unhealthy了,后来定位到硬盘空间不够..... 通过查找大于100M的文件时发现有N多个spark-assembly-1.4.0-SNAPSHOT-hadoop2.5.0-cdh5.3.1.jar包,大小为170多M, 每提交一个application到yarn上执行,就会上传一个assembly包,application个数一多,磁盘就本占用了N多空间.... 解决方法参见[Spark On Yarn中spark.yarn.jar属性的使用]

Ubuntu14.04 给定一个文本,统计其中单词出现的次数 方法1 # solution 1 grep与awk配合使用,写成一个sh脚本 fre.sh sh fre.sh wordfretest.txt #! /bin/bash# solution 1 ] then echo "Usage:$0 args error" exit fi ] then echo "analyse the first file $1" fi #get the first file fi

转载自:http://blog.csdn.net/wzq294328238/article/details/48054525                    通常我们将Spark任务编写后打包成jar包,使用spark-submit进行提交,因为spark是分布式任务,如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误.  下面有三个解决方法: 方法一:spark-submit –jars 根据spark官网,在提交任务的时候指定–jars,用逗号分开.这样做的缺

0. 说明 Spark 下运行job,使用第三方 Jar 包的 3 种方式. 1. 方式一 将第三方 Jar 包分发到所有的 spark/jars 目录下 2. 方式二 将第三方 Jar 打散,和我们自己的 Jar 包打到一起 类似的例子可以参考  在 Spark 集群上运行程序  中的打包部分 3. 方式三 在 spark-submit 命令中,通过 --jars 指定使用的第三方 Jar 包 [案例:使用 spark-shell 执行 taggen] 1. 启动 spark-shell,指定

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.spark.rdd.RDD object SparkStop { def main

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

spark一个应用,算上依赖一百多兆.每一次都如此,坑. 首先是<packing>jar</packing>这只为打包为jar,在plugin中增加一个assembly插件,这个插件将会生成一个全包(包括用户代码以及全部依赖)细节见文末,配置的打包将会生成一个只有用户代码的jar包. 将全包以及用户代码上传到服务器上面,然后注释掉assembly部分:这样每次只是生成用户代码的jar包: spark提交:  spark-submit --master yarn --name cmC