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

---恢复内容开始--- 1.首先准备一个需要统计的单词文件 word.txt,我们的单词是以空格分开的,统计时按照空格分隔即可 hello hadoop hello yarnhello zookeeperhdfs hadoop select from hadoopselect from yarnmapReduceMapReduce 2.上传word.txt到hdfs根目录 $ bin/hdfs dfs -put test/word.txt / 3.准备工作完成后在eclipse编写代码,分别编

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]

hadoop示例中的WordCount程序,很多教程上都是推荐以下二种运行方式: 1.将生成的jar包,复制到hadoop集群中的节点,然后运行 $HADOOP_HOME/bin/hadoop xxx.jar xxx.WordCount /input/xxx.txt /output 2.或者直接在IDE环境中调试(参见eclipse/intellij idea 远程调试hadoop 2.6.0) 但是生产环境中,更多的情况是:没有ide环境,且各应用最终生成的jar包部署在应用服务器上(应用服务

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.

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

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

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

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

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

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

步骤一 若是,不会HBase开发环境搭建的博文们,见我下面的这篇博客. HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 步骤一里的,需要补充的.如下: 在项目名,右键, 然后,编写pom.xml,这里不多赘述.见 HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 完成之后呢,编写好代码,对吧. 步骤二  HBase 开发环境搭建后的一些步骤(export导出jar包方式  或 Ant 方式) 这里,不多说,玩过大数据一段时间的博友们,

1 示范 spark-submit --master xxx demo.jar "arg1" "arg2" 运行的jar包和传参放在最后,就可以了

当我们无法从本地仓库找到需要的构件的时候,就会从远程仓库下载构件至本地仓库.一般地,对于每个人来说,书房只有一个,但外面的书店有很多,类似第,对于Maven来说,每个用户只有一个本地仓库,但可以配置访问很多远程仓库. Eclipse *版本 Eclipse *下载 强烈推荐书籍:Maven实战   许晓斌著.目前是第一版 注意:最新版本的Eclipse代号Mars,已经直接集成了Maven,所以无需安装m2Eclipse插件. Eclipse下新建Maven项目 1.下载Maven安装包 进入M

I read the section Metrics on spark website. I wish to try it on the wordcount example, I can't make it work. spark/conf/metrics.properties : # Enable CsvSink for all instances *.sink.csv.class=org.apache.spark.metrics.sink.CsvSink # Polling period f

之前测试的一些spark案例都是采用离线处理,spark streaming的流处理一样可以运行经典的wordcount. 基本环境: spark-2.0.0 scala-2.11.0 IDEA-15.0.6 创建项目,贴上代码: package org.iie import org.apache.log4j.{Level,Logger} import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming.