------------恢复内容开始------------ 1.主要功能:SparkConf是Spark的配置类,配置spark的application的应用程序,使用(key,value)来进行存储配置信息. 2.主要形式:val conf=new SparkConf(),读取任何spark.*的配置,包括开发人员所设置的配置,因为SparkConf中含有辅助构造器:def this()=this(true),此辅助构造器中布尔值为true说明读取外部配置信息.在配置单元里可以设置def t

Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 ....... 根据给定的数据在spark-shell中通过编程来计算以下内容 (1) 该系总共有多少学生: val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt") val par

1.准备工作 1.1 安装spark,并配置spark-env.sh 使用spark-shell前需要安装spark,详情可以参考http://www.cnblogs.com/swordfall/p/7903678.html 如果只用一个节点,可以不用配置slaves文件,spark-env.sh文件只需配置为master_ip和local_ip两个属性 spark-env.sh添加如下配置: export SPARK_MASTER_IP=hadoop1 export SPARK_LOCAL_I

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

[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 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):

希望在spark-shell中测试集群方式的elasticsearch操作, # 1 首先下载相关的jar # 2 启动spark-shell时用--jars ./bin/spark-shell –master spark://master:7077 –jars /usr/local/spark-1.6.2/lib/elasticsearch-spark_2.10-2.2.0.jar # 3 需要用conf设置es.nodes val conf = new SparkConf() conf.se

 不急,循序渐进,先打好基础 Spark shell的原理 首先,我们清晰定位找到这几个. 1.spark-shell 2. spark-submit 3.spark-class  4.SparkSubmit.scala  5.SparkILoop.scala initializeSpark的源码 def initializeSpark() { intp.beQuietDuring { command(""" @transient val sc = { val _sc = o

pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API.根据网上提供的资料,现在汇总一下这些类的基本用法,并举例说明如何具体使用.也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式.方便初学者查询及使用. Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口. RDD: 弹性分布式

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

1.拷贝hive-site.xml到spark/conf下,拷贝mysql-connector-java-xxx-bin.jar到hive/lib下 2.开启hive元数据服务:hive  --service metastore 3.开启hadoop服务:sh  $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh 4.开启spark服务:sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 5.进入spark-shell:spark-shell 6.scala操作hive(

在<Spark2.1.0——运行环境准备>一文介绍了如何准备基本的Spark运行环境,并在<Spark2.1.0——Spark初体验>一文通过在spark-shell中执行word count的过程,让读者了解到可以使用spark-shell提交Spark作业.现在读者应该很想知道spark-shell究竟做了什么呢? 脚本分析 在Spark安装目录的bin文件夹下可以找到spark-shell,其中有代码清单1-1所示的一段脚本. 代码清单1-1       spark-shel

转自:http://blog.csdn.net/huanbia/article/details/51318278 问题描述 当使用SecureCRT来打开Spark-shell的时候,有时会出现如下问题,当输错的时候想要按Backspace(退格键)或“Delete(删除键)”的时候,无法删除前面删除的内容.  解决方法 问题主要出现在我们的SecureCRT上,我们只需要将会话选项中的仿真终端改成Linux即可 可以此点击: 菜单栏>选项>会话选项>终端>仿真>终端   

#!/usr/bin/env bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding copyright ownership. # The ASF licenses

当使用./spark-shell 命令报错 Caused by: ERROR XJ040: Failed to start database @476fde05, see the next exception for details. at org.apache.derby.iapi.error.StandardException.newException(Unknown Source) at org.apache.derby.impl.jdbc.SQLExceptionFactory.wrap

下载了spark 1.4,执行spark-shell时遇到以下错误: java.net.UnknownHostException: UKON-M-Q0EP: UKON-M-Q0EP: nodename nor servname provided, or not known at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1473) 这并非spark特有的错误,而是Mac上使用java常见的一个问题,是application在查询主机相应

centos 7.2     spark 2.3.3      scala 2.11.11    java 1.8.0_202-ea spark-shell中为scala语法格式 1.distinct 去重 val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog","Gnu","Rat"),2)      初始化rdd,将数据均匀加载到2个

任何Spark程序都是SparkContext开始的,SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象,SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数. 初始化后,就可以使用SparkContext对象所包含的各种方法来创建和操作RDD和共享变量. Scala: val conf = new SparkConf().setMaster("master").setAppName("appName") val sc = new SparkContex

启动Spark-shell: [root@node1 ~]# spark-shell Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.6.0 /_/ Us

package statistics import common.util.timeUtil import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.functions.{col, count, split} class costMonth { def main(args: Array[String]): Unit =

创建一个文件aa.txt,随便写点内容: hello world! aa aa d d dg g 登录HDFS文件系统: [root@node1 ~]# su hdfs 在HDFS文件系统中创建文件目录保存要上传的数据: bash-4.2$ hdfs dfs -mkdir -p /user/cf 然后将CentOS文件系统上的aa.txt文件上传到HDFS文件系统中: bash-4.2$ hdfs dfs -put /home/cf/aa.txt /user/cf 执行以下命令,进入spark-