转自:https://github.com/keepsimplefocus/spark-sourcecodes-analysis/blob/master/markdowns/Spark%E8%AF%BB%E5%8F%96%E9%85%8D%E7%BD%AE.md Spark读取配置 我们知道,有一些配置可以在多个地方配置.以配置executor的memory为例,有以下三种方式: 1. spark-submit的--executor-memory选项 2. spark-defaults.conf

spark 调用 hdfs API 查询文件名字.删除文件: 获取HDFS上面某个路径下的所有文件的名字 import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.{FileUtil, Path} val configuration = new Configuration() val output = new Path(filePath) val hdfs = output.getFileSystem(conf

/********************************************************************************* ** File Name : SQLConfig ** Copyright (C) 2013 guzhen.net. All Rights Reserved. ** Creator : SONGGUO\wangxiaoming ** Create Date : 2013/1/23 10:47:36 ** Update Date :

一.应用场景 在Spark程序中调用Linux命令,实现一些程序难以实现的功能,例如:发送模拟邮件.文件打包或解压等等 二.代码实现 package big.data.analyse.linux import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.sys.process._ /** * Created by zhen on 2019/10/10. */ obje

各种语言都有自己所支持的配置文件,后缀名“.properties”结尾的就是其中之一. 在java连接数据库时,采取读取配置文件的方式,来获取数据库连接. 新建jdbc.properties文件,内容如下: userName=root pwd=Lmq2582609/. driver=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://localhost:3306/epet?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 java的连接代码

import org.apache.spark.rdd.RDD def save(data: RDD[ModelReplay], modelKey: String, dt: String): Unit = { val tableName = s"tmp.model_replay_${modelKey}_di" val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(data.sparkContext) import hiv

框架配置文件config.php中定义 'view_replace_str'  =>  [ '__MEMBER__'=> '/static/member',         '__uploads__'=>'/static/uploads', ] 'TITLE'=> 'title', 控制器中 $path = config('view_replace_str'); 获取的是定义常量数组 如:想获得"__uploads__"的常量 $uploads = config

SparkStreaming-加载外部配置文件 spark加载配置文件_百度搜索 Spark加载外部配置文件 - CSDN博客 spark读取配置文件中的配置 - CSDN博客 spark加载properties配置文件方法 - u013013024的博客 - CSDN博客 Spark 官方文档(4)——Configuration配置 - bigbigtree - 博客园 Spark三种属性配置方式详细说明 – 过往记忆 spark深入:配置文件与日志 - Super_Orco - 博客园 Ka

目录 为什么要在Docker上搭建Spark集群 网络拓扑 Docker安装及配置 ssh安装及配置 基础环境安装 Zookeeper安装及配置 Hadoop安装及配置 Spark安装及配置 集群部署 总结 参考资料 1 为什么要在Docker上搭建Spark集群 他:为什么要在Docker上搭建Spark集群啊? 我:因为……我行啊! MR和Spark都提供了local模式,即在单机上模拟多计算节点来执行任务.但是,像我这等手贱的新手,怎么会满足于“模拟”?很容易想到在单机上运行多个虚拟机作为

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

转自:马踏飞燕--奔跑在Docker上的Spark 目录 为什么要在Docker上搭建Spark集群 网络拓扑 Docker安装及配置 ssh安装及配置 基础环境安装 Zookeeper安装及配置 Hadoop安装及配置 Spark安装及配置 集群部署 总结 参考资料 1 为什么要在Docker上搭建Spark集群 他:为什么要在Docker上搭建Spark集群啊? 我:因为--我行啊! MR和Spark都提供了local模式,即在单机上模拟多计算节点来执行任务.但是,像我这等手贱的新手,怎么会

详细代码我已上传到github:click me 一. 实验要求         在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法.要求程序利用 Spark 进行并行计算. 二.算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集,设Lk是k项频繁项集,Ck是k项候选集,每一行数据定义为一笔交易(transaction),交易中的每个商品为项item. 支持度: support, 即该项集在数据集D中出现的次数 算法流程 单机Apriori算法的主要步骤如下: 获取输入数据

第一 概论 1.spark的特点 适用多种不同分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理: spark提供了python,scale,java等接口 2.spark的组件 spark的底层组件包括:独立调度器,Hadoop YARN,Apache Mesos spark的内核包括:任务调度,内存管理,错误恢复,RDD spark的顶层包括:spark sql,spark streaming,mlib,graphx 第二 环境搭建 1.说明: spark是用scale语言编写的:运

使用Saprk SQL 操作Hive的数据 前提准备: 1.启动Hdfs,hive的数据存储在hdfs中; 2.启动hive -service metastore,元数据存储在远端,可以远程访问; 3.在spark的conf目录下增加hive-site.xml配置文件,文件内容: <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://node1:90

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

SparkContext是通往Spark集群的唯一入口,是整个Application运行调度的核心. 一.Spark Driver Program Spark Driver Program(以下简称Driver)是运行Application的main函数并且新建SparkContext实例的程序.其实,初始化SparkContext是为了准备Spark应用程序的运行环境,在Spark中,由SparkContext负责与集群进行通信.资源的申请.任务的分配和监控等.当Worker节点中的Execu

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行

所需文件: 更新日期为2021/5/8: Linux 内核更新包 JDK1.8 maven3.8.1 hadoop3.3.0 spark3.1.1 WSL?WSL2? WSL是适用于 Linux 的 Windows 子系统可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境 - 包括大多数命令行工具.实用工具和应用程序 - 且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销. 您可以: 在 Microsoft Store 中选择你偏好的 GNU/Linux 分发版. 运行常用的命令行软件工具(例如 grep.se

本文内容说明 初始化配置给rdd和dataframe带来的影响 repartition的相关说明 cache&persist的相关说明 性能优化的说明建议以及实例 配置说明 spark:2.4.0 服务器:5台(8核32G) 初始化配置项 %%init_spark launcher.master = "yarn" launcher.conf.spark.app.name = "BDP-xw" launcher.conf.spark.driver.cores

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

本文地址:http://www.cnblogs.com/jying/p/3671767.html 这么个问题又耗费了偶一天时间,真是羞愧.. 上午从官网svn地址下载最新的 spark 包,总是下载失败,而且下载速度超慢...于是从群友那里要来一份 2.6.3版,配置到 ant 设置的时候总是报错,灰常不爽!根据报的错各种尝试,各种失败,灰常受打击...就这样耗了半天时间毫无进展,临下班的时候,决定赌一把,从官网重新下载 2.5.8 版,因为网上的源码配置教程都是关于 2.5.8 版的(嗯,就是