Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决 1.问题显示如下所示:     Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relation 2.原因: Spark 2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作 3.解决方案: 通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下:   spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled"

IDE本地调试和spark-shell调试报错: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusUserException: The connection pool plugin of type “HikariCP” was not found in the CLASSPATH! 需要将hive-site.xml 的 HikariCP 改成 dbcp <property> <name>datanucleus.connectionPooli

前提 Hadoop可成功在分布式系统下启动 下载scala  链接是https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.7/scala-2.12.7.tgz Master和其他子主机下 wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.7/scala-2.12.7.tgz 解压 tar -zxvf scala-2.12.7.tgz 将解压后的文件复制到自己的文件路径 cp -r ./scala-2.12.7 /usr

在安装Spark之前,我们需要在自己的系统当中先安装上jdk和scala 可以去相应的官网上下载: JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html scala:http://www.scala-lang.org/download/ 下载完成后可以得到这样两个压缩包  安装JDK 首先我们先来安装jdk, sudo mkdir /usr/lib/jdk 1 用这条语句来创

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

制作嵌入式平台使用的Linux内 核, 方法和制作PC平台 的Linux内 核基本一致, 下面使用 对比的方式介绍如何制作用 于6410开发板的内 核. 1. 清除原有配置与中间文件x86: make distcleanarm: make distclean .config配置文件也需要配置.. 2. 配置内 核 可以在Makefile文件中修改相关的变量ARCH  ,CROSS_COMPILEx86: make menuconfigarm: make menuconfig ARCH=armCR

1.问题:/opt/FriendlyARM/mini6410/linux/busybox-1.17.2/scripts/gcc-version.sh: 行 11: arm-linux-gcc: 未找到命令 2.解决方法:修改Makefile文件 进入busybox目录 vim  Makefile 将ARCH  ?= $(SUBARCH) 修改为 ARCH   ?= arm 将CROSS_COMPILE ?=   修改为 CROSS_COMPILE ?= arm-linux- 3. 执行sourc

更多参见:https://www.cnblogs.com/tangpg/p/8528835.html?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg sqlalchemy-查询 User这个类创建的表 User1这个类创建的表   基本查询结果 # 1 查看sql原生语句 rs =session.query(User).filter(User.username=='budong') print(rs) # 2 query(module) .all() rs =session.query(Us

Q1   /busybox-1.18.4/scripts/gcc-version.sh: line 11: arm-linux-gcc: command not found 1.问题:/home/ubuntu-mm/HardWare/S3C2440_Board/Linux_uImage/busybox-1.18.4/scripts/gcc-version.sh: line 11: arm-linux-gcc: command not found 2.解决方法:修改Makefile文件 进入bus

User这个类创建的表 User1这个类创建的表   基本查询结果 # 1 查看sql原生语句 rs =session.query(User).filter(User.username=='budong') print(rs) # 2 query(module) .all() rs =session.query(User).filter(User.username=='budong').all() # .all list print(rs, type(rs[0])) # 索引取值 当query(

PR值算法原理总体上基于下面2个前提: 1.一个网页被多次引用,则它可能是很重要的: 一个网页虽然没有被多次引用,但是被重要的网页引用,则它也可能是很重要的:一个网页的重要性被平均的传递到它所引用的网页.这种重要的网页称为权威(Authoritive)网页. 2.假定用户一开始随机的访问网页集合中的一个网页,然后跟随网页的链接向前浏览网页,不回退浏览,那么浏览下一个网页的概率就是被浏览网页的PageRank值 影响PR值的因素 PR值体现为从0到10的11个数值,在Google的工具栏上以一条横

ORACLE 账号相关 如何获取表及权限 1.COPY表空间backup scottexp登录管理员账号system2.创建用户 create user han identified(认证) by mima default tablespace users(默认的表空间) quota(配额)10M on users;创建账号分配权限grant creatr session,create table,create view to 账号grant connect to han; 赋予账号han登录权

嵌入式系统构成: 主要由bootloader.kernel.以及根文件系统三部分组成. 内核制作步骤: 制作嵌入式平台使用的linux内核制作方法与pc平台上的linux内核基本一致 1.清除原有配置与中间文件 x86:make distclean arm:make distclean 2.配置内核 x86:make menuconfig arm: make menuconfig ARCH=arm 3编译内核4 x86:make bzImage arm:make uImage ARCH=arm

系统组成:Bootloader, Boot parameters, Kernel, Root filesystem嵌入式linux系统有linux内核与根文件系统两部分构成,两者缺一不可. 内核制作:1:清除原有配置与中间文件X86:make distcleanarm:make distclean 2 配置内核(copy其他类似的配置文件为.config)x86:make menuconfigarm:make menuconfig ARCH=arm /* nfs与ramdisk启动的区别 */

http://blog.csdn.net/yinjiabin/article/details/7489563 根文件系统一般包括: 1)基本的文件系统结构,包含一些必须的目录,比如:/dev,/proc,/bin,/etc,/lib,/usr,/tmp; 2)基本程序运行所需的库函数,如:libc/uC-libc; 3)基本的系统配置文件,如:rc,inittab等脚本文件; 4)必要的设备支持文件,如:/dev/hd*,/dev/tty,/dev/fdO; 5)基本的应用程序,如:sh,ls,

因为要测试spark链接oracle,所以需要再服务器装oracle 1.下载oracle, 如果自己下载需要注册,比较麻烦,可以直接用如下命令下载 因为zip比较大,建议nohup 后台下载 nohup wget https://download.oracle.com/otn/linux/oracle11g/R2/linux.x64_11gR2_database_1of2.zip?AuthParam=1550740456_24ec15852d65138568382c71c57d99fa & n

一.MPI为何物? 初步了解:MPI集群环境搭建 二.重新认识Spark 链接:https://www.zhihu.com/question/48743915/answer/115738668 马铁大神的phd thesis 总结里面说了一句话 大概意思是说 单纯的如果使用mpi 来实现一个算法 比spark 快五六倍是很正常的 但是spark 是一个 general 的 data flow 处理框架 就是可以在数据的生命周期里面 可以使用spark 之上的具体实现来处理数据 ml 只是一部分而

嵌入式系统由三部分构成: 1.bootoader---bootparameters---2.kernel 3.Root-filesysytem 一个内核可以挂载多个文件系统,但是有一个根文件系统所以叫root-filesysytem,bootloader引导程序和kernel内核程序之间有个引导参数(也叫启动参数)叫bootparameters,这里就不多介绍引导参数,这里就介绍根文件系统地制作. 1.1.创建目录,创建rootfs目录,再创建以下目录和子目录 mkdir rootfs cd r

一.DataSet API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or 继承RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的source. 类型: 基于文件 readTextFile(path) 读取文本文件,文件遵循TextInput