ERROR1.hadoop依赖 [ERROR] - Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path   java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 解决办法: 1) 下载所需的winutils.exe http://social.msdn.microsoft.com/Foru

[注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用这些编译好的安装包进行部署. 1.运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频

最近需要将生产环境的spark1.3版本升级到spark1.6(尽管spark2.0已经发布一段时间了,稳定可靠起见,还是选择了spark1.6),同时需要基于spark开发一些中间件,因此需要搭建一套windows下的spark的开发环境,方便代码的编写和调试.中间遇到了比较多的问题,在此也做一个记录/总结. Spark编译 编译条件: 官方给出的spark预编译版本是不支持spark on hive的,同时也不能将spark作为hive的执行引擎.如果需要获得这些支持,则需要自己对spark

[学习笔记] Win7 Eclipse 搭建spark java1.8编译环境,JavaRDD的helloworld例子: 在eclipse oxygen上创建一个普通的java项目,然后把spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar这个包导进工程就ok了. package com;import java.util.Arrays;import java.util.List;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apa

环境: win10 jdk1.8 之前有在虚拟机或者集群上安装spark安装包的,解压到你想要放spark的本地目录下,比如我的目录就是D:\Hadoop\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 /** *注意: 之前在linux环境下安装的spark的版本是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6,但后来搭建eclipse的spark开发环境时发现spark-2.2.0-bin-hadoop2.6解压后没有lib文件,也就没有关键的spark-assembly-1.6.0

杨赟快跑 简书作者 2018-09-24 10:24 打开App 摘要:大数据门槛较高,仅仅环境的搭建可能就要耗费我们大量的精力,本文总结了作者是如何搭建大数据环境的(单机版和集群版),希望能帮助学弟学妹们更快地走上大数据学习之路. 0. 准备安装包 本文所需的系统镜像.大数据软件安装包.开发环境软件安装包等都可以在我的百度云盘中下载.链接:系统镜像和各种大数据软件密码:n2cn 1. Windows下安装Ubuntu双系统 Hadoop等大数据开源框架是不支持Windows系统的,所以需要先安

如何一步一步地在Intellij IDEA使用Maven搭建spark开发环境,并基于scala编写简单的spark中wordcount实例. 1.准备工作 首先需要在你电脑上安装jdk和scala以及开发工具Intellij IDEA,本文中使用的是win7系统,环境配置如下: jdk1.7.0_15 scala2.10.4 scala官网下载地址:http://www.scala-lang.org/download/ 如果是windows请下载msi安装包. 这两个可以在官网上下载jdk和s

在Mac下编译Android最麻烦的就是设置Android的编译环境了,做完这一步基本上剩下的就是近乎傻瓜式的操作了.说起来也简单就三步,设置大小写敏感的文件系统.安装编译工具.设置文件系统同时能打开的数量. 默认情况下,Mac OS运行在不区分大小写的文件系统上,git对这类型的文件系统支持不太好,有可能会导致git命令运行出错(比如git status).因此,我们推荐在一个区分大小写的文件系统中,做与AOSP相关的操作.这很容易就可以用磁盘映像(disk image)做到,下面会讨论到.

题记:感觉是时候写点什么了=_=! 第一次安装了ubuntu14.04.5,官网下载的iso,官网下的jar,编译android4.x需要安装jdk6,更高的版本会有问题,baidu到很多搭建环境的步骤,这个不多说,在win7下使用EasyBCD引导安装的ubuntu,1TB硬盘果断装了双系统,事实证明没删掉win7是个多么明智的决定,在jdk方面,android4.4比4.0要多配置一个javap,其他都一样 update-alternatives --install update-alter

CAS 4.0.0RC编译环境 Eclipse Java EE IDE for Web Developers. JDK1.7,注意用JDK1.8是会出现编译错误的. Maven 在编译出现test错误时,可能是因为在测试连接tiwtter.com的项目无法连接,而导致失败. 只需要注示掉测试连接tiwtter.com项目的代码就行了. 首先需要默认编译一次,生成一些必须的库文件或是资源包. 默认用户名:casuser 密码:Mellon

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .编译Hadooop 1.1 搭建环境 1.1.1 安装并设置maven 1. 下载maven安装包,建议安装3.0以上版本,本次安装选择的是maven3.0.5的二进制包,下载地址如下 http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven-3/ 2. 使用ssh工具把maven包上传到/home/hadoop/upload目录 3. 解压缩apache-maven

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .编译Spark .时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是单进程),Maven编译成功前后花了3.4个小时. 1.1 编译Spark(SBT) 1.1.1 安装git并编译安装 1.  从如下地址下载git安装包 http://www.onlinedown.net/softdown/169333_2.htm http

机器:windows 10 64位. 因Spark支持java.python等语言,所以尝试安装了两种语言环境下的spark开发环境. 1.Java下Spark开发环境搭建 1.1.jdk安装 安装oracle下的jdk,我安装的是jdk 1.7,安装完新建系统环境变量JAVA_HOME,变量值为“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79”,视自己安装路劲而定. 同时在系统变量Path下添加C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin和C:

前言:      因为工作需要,经常要编译安卓下的动态库,公司有已经搭建好环境的服务器,但是第一自己想自己搭建一下了解一个整个过程,另外,公司的服务器也经常出现问 题,导致编译不了,所以就想自己搭建环境.开始是在公司自己的电脑上装了一个unbuntu的虚拟机,然后在网上找了一个攻略,开始搭建环境.但是一直卡 在源码下载那一块,每次源码下载都出错,如后面问题1所描述.断断续续,都是工作之余抽空弄一弄,但是始终下载不成功,我以为是公司网络的问题,网络不稳 定,所以下载老失败.本来想多试几次,想想总有

目录(?)[+] Linux设备驱动Hello World程序介绍 如何编写一个简单的linux内核模块和设备驱动程序.我将学习到如何在内核模式下以三种不同的方式来打印hello world,这三种方式分别是: printk(),/proc文件,/dev下的设备文件. 准备:安装内核模块的编译环境 一个内核模块kernel module是一段能被内核动态加载和卸载的内核代码,因为内核模块程序是内核的一个部分,并且和内核紧密的交互,所以内核模块不可能脱离内核编译环境, 至少,它需要内核的头文件和用

cocos2dx更新到了3.x版本号,自己一直没有换,如今开发组要求统一换版本号,我就把搭建好开发环境的过程记录下来. 一.Windowns下开发环境搭建 1.  所需工具         1)cocos2d-x-3.0rc0.zip   http://cn.cocos2d-x.org/download/  截止写博文时,最新版本号为V3.2.         2)VS2012 http://www.baidu.com/s?wd=VS2012         3)Python  https://

Spark入门实战系列--2.Spark编译与部署(上)--基础环境搭建   [注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用

1.       安装Ubuntu. 2.       安装gcc 方法一: sudo apt-get  install  build-essential 安装完了可以执行 gcc--version的命令来查看版本,输出如下: gcc(GCC)4.2.3(Ubuntu4.2.3-2ubuntu7) Copyright(C)2007FreeSoftwareFoundation,Inc. 编译则使用Ubuntu gcc命令.要往下学习首先就得熟悉gcc命令的用法. Ubuntu gcc命令提供了非常

http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5032766.html windows下spark开发环境配置 --本篇随笔由同事葛同学提供. windows下spark开发环境配置 特注:windows下开发spark不需要在本地安装hadoop,但是需要winutils.exe.hadoop.dll等文件,前提是你已经安装了eclipse.maven.jdk等软件 spark支持jdk版本建议是1.8及以上,如果开发spark建议将jdk编译版本设置为1.8 我

0x01 环境说明 本地 OS: windows 10 jdk: jdk1.8.0_121 scala: scala-2.11.11 IDE: IntelliJ IDEA ULTIMATE 2017.2.1 服务器 OS: CentOS_6.5_x64 jdk: jdk1.8.111 hadoop: hadoop-2.6.5 spark: spark-1.6.3-bin-hadoop2.6 scala: scala-2.11.11 0x02 windows端配置 安装jdk 配置环境变量 JAV

1.Eclipse及CDT的安装 CDT的全称是C/C++ DevelopmentTools,CDT使得Eclipse能够支持C/C++的开发.直接下载 eclipse CDT 集成版 下载地址:http://www.eclipse.org/downloads/packages/eclipse-ide-cc-developers/lunasr2 2.安装MinGW MinGW(Minimalist GNU for Windows)是一组可免费获取.自由分发的特定于 Windows 的头文件和导入