1. Java版本不一致,导致启动报错. # 解决方法: 在启动脚本最前边添加系统参数,指定Java版本 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1..0_181-amd64/jre 2. Spark1和Spark2并存,启动时报错. # 在SPARK_HOME中指定启动的spark版本 export SPARK_HOME=/data01/opt/cloudera/parcels/SPARK2-.cloudera3-.cdh5./lib/spark2 3.缺少Hadoop依赖

环境:windows7 + python3.6.0 在尝试使用python的flask时,按照flask的tutorial操作,装好flask.venv后,对tutorial中的hello.py进行运行时发现了markupsafe._compat包缺失的问题 如下: G:\Work\pythonMain>venv\Scripts\activate (venv) G:\Work\pythonMain>set FLASK_APP=hello.py (venv) G:\Work\pythonMain

出现问题:提示maven依赖包缺失,但是去文件夹下找确实有这个包. (我的操作就是:删除文件夹中的jar.重新update,) 搞了好多遍,工具总是提示错误信息,没办法,请求大神 操作大概过程: 1   project --clearn 2  maven --update Maven  project    3 不报错了.完美.谢谢大神

相信很多朋友在myeclipse上把maven配置好了,但是新建maven项目的时候会报错,下面我来总结以下我遇到的问题. 新建完maven项目后,pom.xml报错 1.报错的原因:很多时候我们在下载maven的时候会因为网络问题导致下载的jar包不全或者丢失,当新建完一个maven项目的的时候pom.xml就会报错. 2.解决办法:点击报错的地方,它会自动提示你报错的地方,例如: 很明显,这是jar包缺失的表现.这时候我们就要去c盘.m2文件夹下的repository目录下去寻找这个对应的j

不知何故障,同一个局域网,windows 10系统上不丢包,windows 7系统老是丢包,不知是不是这二个系统的差区别,还是大家都有这样的情况. 相互PC之间ping也又不丢包,只有windos 7 ping网关丢包,windows 10 ping不丢包,现在就是同一交换机下,windows 7的电脑就是网络异常,老是时不是时断网,已经换了交换机网口.网线,问题依旧. 经过在网上查找资料发现,可以用静态绑定网关的方式暂时解决断网问题的,但ARP攻击源一直没有找到.待续...

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

/** * Created by songcl on 2016/6/24. */ import java.sql.DriverManager //val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object insertmysql { def main(a

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.

参考:https://blog.csdn.net/wang864676212/article/details/82626922 pom.xml 引入 <plugin> <plugin> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> <

这样弄完,jar包就都下载好了,就不缺失了. 从GitHub上checkout一个项目下来,导入idea后发现加载依赖奇慢无比,所以临时把网络调成FQ的代理,结果会发现idea会停止之前的下载,那怎么办呢?项目还没构建完成呢,折腾了很久,发现更改一下依赖的版本号,再右键pom文件,reimport可以成功加载改依赖,但是 没有版本号的库怎么弄呢?整了很久,发现可以这样操作: 点击右边工具栏maven--maven goal 然后在弹框中输入mvn -U idea:idea 等待命令执行完毕,就完

今天在编写Spark应用的时候,想把处理结果输出为JSON字符串,查到Java比较常用的JSON处理包gson,按照其API编写代码后运行程序,总是出现"NoSuchMethodException in Gson JsonArray".   开始我以为是导入包的方式有问题,但查看出错位置发现,只有JsonArray的add方法报错了,这里调用add方法把一个String类型变量添加到JsonArray中,前面的调用并未报错,由此看来jar包应该成功导入了.   从Intellij ID

一.参数说明 启动Spark任务时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 会看到不停地上传jar,非常耗时:使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间,整个处理过程如下. 二.spark.yarn.archive使用 1.在本地创建zip文件 silent@bd01:~/env/spark$ cd jars/ silent@bd01:~/env/spark$ zip spark2.0.0.zip ./* 注:zip包为全量

在使用python进行GUI的程序编写时,使用flask时出现错误: 在使用pip freeze进行查看已下载的包时显示MarkupSafe与Jinjia2都已安装: 在网上查阅一些资料后发现,在python的文件中的markupsafe文件夹中,并没有_compat.py文件: 于是尝试在该目录下新建一个_compat.py文件,将以下内容复制到该文件中: # -*- coding: utf-8 -*- """ markupsafe._compat ~~~~~~~~~~~~

HiveContext/SQLContext val hiveContext=new HiveContext(new SparkContext(new SparkConf().setAppName("HiveApp").setMaster("spark://master:7077")))  ---定义一个hiveContext变量 val sqlContext=new SQLContext(new SparkContext(new SparkConf().setAp

一般情况,不在中央仓库的jar包,比如自己的版本,要用的话打入maven私服 在eclipse中引入其他项目(包含jar包),类似于放入了私服,删除工程源文件,会导致别的工程引用此jar包失效

Spark进阶之路-Spark提交Jar包执行 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在实际开发中,使用spark-submit提交jar包是很常见的方式,因为用spark-shell来开发项目是很苦难的(一般都用IDE),当我们开发程序完毕后,需要打成jar包.   一.通过jar包提交任务注意事项[工作中主要的工作方式] 1>.需要通过spark-submit来提交: 2>.必须使用“--class”指定你jar包的主类: 3>.必须使用“--master

1 准备autoconf工具 yum -y install autoconf automake libtool 2 准备g++编译器 yum -y install gcc gcc-c++ 3 下载并安装libspatialindex库 ./autogen.sh ./configure make make install 4 设置环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib

1.sparklyr包简介 Rstudio公司发布的sparklyr包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接: sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端,可筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化: 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法: 可以创建一个扩展,用于调用Spark API,并为Spark的所有包集提供了一个接口. 2.RStudio Server安装sparklyr包 Linux版本:Ubuntu 16.04 LTS 64bit

日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接—sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端 筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法 可以创建一个扩展,用于调用Spark API.并为Spark的所有包集提供了一个接口 未来在RStudio IDE中集成支持Spark和sparklyr包 安装 通过devtools包实现sparklyr包的安装: instal

本文转载于雪晴数据网 相关内容: sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark Sparklyr与Docker的推荐系统实战 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 ---------------------------------------- 日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现

一.前言 首先说明一下,这个框架的整合可能对大神来说十分容易,但是对我来说十分不易,踩了不少坑.虽然整合的时间不长,但是值得来纪念下!!!我个人开发工具比较喜欢IDEA,创建的springboot的java工程再引入scala的library之后当前工程即可创建java文件又可创建scala文件,这个一个工程里可采用java+scala双语言来开发.用了这个框架搭建成功后给我们开发spark代码能带来什么便利之处? 1.springboot可以开发非web项目,与spark不相关的代码可以采用j