在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

sparksql是spark中的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,他提供的最核心的编程抽象,就是DataFrame.同时,sparksql还可以作为分布式的sql查询引擎. 最最重要的功能就是从hive中查询数据.     Dataframe可以理解为:以列的形式组织的,分布式的数据集合.     Dataframe可以通过很多来源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表.外部的关系型数据库.以及RDD   使用sparksql 首先需要创建一个sqlContext对象,或者是它的

有关带scala版本的eclipse4.7的下载, 你可以直接去: http://scala-ide.org/download/sdk.html ​ 下载下来后是:scala-SDK-4.7.0-vfinal-2.12-win32.win32.x86_64.zip,解压,展开.其实就是一个带着scala版本的64位的eclipse47(oxygen).进入目录中, 双击eclipse图标. ​ 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44596980/article/d

记录一下版本问题: spark与scala版本对应问题: 1.官网会给出,如下,spark2.3.1默认需要scala2.11版本 2.在maven依赖网中也可以看到,如下 3.关于idea开发版本中也可以看到所需要依赖的scala版本 通常在file->project structure->global libraries 右侧,点击加号将scala sdk加入后,最右侧有个下拉框,可以看到此idea支持的一些scala版本号 如果通过加入的scala sdk版本超出idea所需要的scal

简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

scala import kafka.utils._ class DefaultPartitioner(props: VerifiableProperties = null) extends Partitioner { private val random = new java.util.Random def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = { Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions } } j

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

1. 从官网下载Spark安装包,解压到自己的安装目录下(默认已经安装好JDK,JDK安装可自行查找): spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 2. 进入系统命令行界面,进入安装目录下,如"/安装目录/spark-1.6.0-bin-hadoop-2.6.0 ",输入命令"./bin/pyspark"验证pyspark能否运行,再输入命令“./bin/spark-shell”,查看scala环境能否运行.成功的

Ubuntu 14.04.1 LTS上默认的scala版本是2.9的,而最新版本的spark-1.3需要最低版本的scala版本为2.10.x,先使用apt-get remove scala将机器上的老版本scala清除干净.在这个位置下载 http://www.scala-lang.org/download/2.10.5.html scala, 现在好后,解压, 最后编辑~/.bashrc,设置如下环境变量: export PATH=/home/zhangchao3/spark-evn/sca

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege             为什么,我要在这里提出要用Ultimate版本. IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下

其实我想找一门“具有Python的简洁写法和融合Java平台的优势, 同时又足够有挑战性和灵活性”的编程语言. Scala 就是一个不错的选择. Scala 有很多语言特性, 建议先掌握基础常用的: 变量.控制结构 .正则与模式匹配.集合.文件读写/目录遍历.高阶函数.并发 Actor 模型: 然后是面向对象特性:类.Trait.泛型.注解 .操作符重载;  最后再细细学习那些复杂不常用的特性:类型转换.编译解析等:注重挖掘根源性的思想,能够推导出其它的特性. 本文使用 Scala 实现 Jav

文章来自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4174652.html  转发请注明 我刚装上Scala和IDEA时发现运行代码后总是出现 xxx is already defined as class xxx的问题. 经查询,是ScalaJdk版本与IDEA版本有冲突. 出问题时我的IDEA版本是14,Scala版本是2.11.4 .   把Scala版本换成2.10.4就OK了

//来自spark源码// sparkContext初始化的时候写着  private def warnDeprecatedVersions(): Unit = { val javaVersion = System.getProperty() && javaVersion().toInt == ) { logWarning("Support for Java 7 is deprecated as of Spark 2.0.0") } if (scala.util.Pro

最近重新搭了spark环境.在Master上使用了IDEA来写代码.确实很方便.我用的是hadoop2.6.spark1.5.1forhadoop2.6. scala之前用的是2.11.0老是报这个错.就是在setMaster的时候就报错了.感觉是底层语言的截取字符串的问题.后来换了一个scala的版本.2.10 好了.

欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3866791.html Apache Spark   a fast and general engine for large-scale data processing Spark是一个高效的分布式计算系统,相比Hadoop,它在性能上比Hadoop要高100倍.Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足,通过引入RD

spark1.4 Windows local调试环境搭建总结 1.scala版本 scala-2.10.4 官方推荐 scala-2.11.7[不推荐,非sbt项目.需要后加载] 2.spark版本 spark-1.4.0-bin-hadoop2.6.tgz 3.hadoop 3.1版本 hadoop-2.6.0.tar.gz 3.2环境变量 HADOOP_HOME=E:/ysg.tools/spark/hadoop-2.6.0 或 System.setProperty("hadoop.home

包括: Scala IDE for Eclipse的下载  Scala IDE for Eclipse的安装 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 而我们知道,对于spark的scala开发啊,有为其专门设计的eclipse,Scala IDE for Eclipse 1.Scala IDE for Eclipse的下载 http://scala-ide.org/ 2.Scala I

前提条件(环境要求) jdk版本:1.7+ scala版本:1.10.4+ maven版本:3.3.3+ 本博客中使用的软件版本 spark版本:spark-1.6.1.tar.gz(源码) jdk版本:jdk-8u151-linux-x64.tar.gz maven版本:apache-maven-3.3.9.tar.gz scala版本:scala-2.10.4.tgz 以上软件都可以到官网下载 本文章约束两个目录 /opt/softwares 安装包 /opt/modules 安装的目录 编

1.安装Scala 1.1解压和安装 在Scala官网http://www.scala-lang.org/download/下载Scala安装包,然后解压.(注:JDK的版本最好是1.7及以上,否则Scala版本要选择较低的.换言之,JDK版本影响Scala版本的选择.) 执行命令: tar -zxvf scala-2.11.6.tgz 1.2配置环境变量 #Scala export SCALA_HOME=/root/install/scala-2.11.6 export PATH=$PATH: