这篇文章包括以下内容 (1)IDEA中scala的安装 (2)hdfs简单的使用,没有写它的部署 (3) 使用scala编写简单的wordcount,输入文件和输出文件使用参数传递 (4)IDEA打包和提交方法 一  IDEA中scala的安装 (1)   下载IEDA 装jdk (2)   启动应用程序 选择插件(pluigin)查看scala版本,然后去对应的网站下载https://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala (4)   将刚才下载的sca

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要

1.创建拓扑,配置KafkaSpout.Bolt KafkaTopologyBasic.java: package org.mort.storm.kafka; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.

在上一篇博客中,我们通过Storm.Net.Adapter创建了一个使用Csharp编写的Storm Topology - wordcount.本文将介绍如何编写Java端的程序以及如何发布到测试的Storm环境中运行. 如果你觉得对你有帮助,欢迎Star和Fork,让更多人看到来帮助完善这个项目. STEP1: 克隆storm官方示例项目 storm-starter: $ git clone git://github.com/apache/storm.git && cd storm/ex

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805053141925888 当你在社交网络平台注册时,一般总是被要求填写你的个人兴趣爱好,以便找到具有相同兴趣爱好的潜在的朋友.一个“社交集群”是指部分兴趣爱好相同的人的集合.你需要找出所有的社交集群. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数 N(≤1000),为社交网络平台注册的所有用户的人数.于是这些人从 1 到 N 编号.随后 N 行,每行按以下格式给出一个人的兴

L3-003. 社交集群 时间限制 1000 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 在社交网络平台注册时,用户通常会输入自己的兴趣爱好,以便找到和自己兴趣相投的朋友.有部分兴趣相同的人们就形成了“社交集群”.现请你编写程序,找出所有的集群. 输入格式: 输入的第一行给出正整数N(<=1000),即社交网络中的用户总数(则用户从1到N编号).随后N行,每行按下列格式列出每个人的兴趣爱好: Ki: hi[1] hi[2] ... hi[

L3-003. 社交集群 题目链接:https://www.patest.cn/contests/gplt/L3-003 查并集 与L2-007(家庭房产)类似,都是采用了并查集的算法,相对来说这题处理起来更简单一点.这里我维护了最小的h[i],便于查找. 代码如下: #include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #define N 1005 using namespace std; int a[N];/

https://www.patest.cn/contests/gplt/L2-024 题解:部落是并查集模板题. 社交集群用并查集暴力有23分 坑:写了半天,发现自己并查集没怎么学明白,现在才搞懂: find :return f[x]=find(f[x]); 询问:if(find(x)==find(y)) 合并:xx=find(x),yy=find(y);f[xx]=yy; #include<iostream> #include<algorithm> #include<std

flink idea 打包jar 并放到集群上运行 在开始之前注意前提,当前项目的scala的版本要和集群上的scala一致   我已经创建好一个wordCount的flink项目   注意项目的pom文件给这些依赖加上<scope>provided</scope>(表示执行和打包都不用此依赖,只有编译时用)不进行这些依赖的打包,因为这些依赖集群的环境都有了,不排除的话,会导致jar包很大,同时还容易很集群的依赖冲突   方法一 在pom文件里加入插件配置 <build>

在eclipse中配置自己的maven仓库 1.安装maven(用于管理仓库,jar包的管理) -1.解压maven安装包 -2.把maven添加到环境变量/etc/profile -3.添加maven目录下的conf/setting.xml文件到-/.m2文件夹下 2.安装eclipse -1.解压eclipse安装文件 -2.执行eclipse.inst文件 -3.按步骤操作 3.在eclipse中配置自己的maven仓库 1.window>>perfoemence>>mave

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

storm本地运行和集群运行是存在区别的: 本地可以读取本地文件系统及java项目中的文件,但是提交集群后就不能读取了,storm只是将topology提交到了集群,所以只能在main方法中将需要读取的配置在提交topology之前读出来,然后再解析,而不是在spout和bolt中读取配置文件: 同理,外部jar包也不会提交到集群,会有ClassNotFound异常,解决办法是将依赖包全部放进集群storm目录的extlib目录下. 我用的打包方式:export->JAR file -> Ex

场景 产品中需要通过前端界面选择执行某种任务(spark任务),然后通过livy 的restful api 提交集群的spark任务 简单介绍下livy,翻译自官网: Livy是基于Apache许可的一个服务,它可以让远程应用通过REST API比较方便的与Spark集群交互.通过简单的REST接口或RPC客户端库,它可以让你轻松的提交Spark作业或者Spark代码片段,同步或者异步的结果检索,以及SparkContext管理.Livy还简化了Spark和应用程序服务器之间的交互,从而为web

一个很久之前写的Spark作业,当时运行在local模式下.最近又开始处理这方面数据了,就打包提交集群,结果频频空指针.最开始以为是程序中有null调用了,经过排除发现是继承App导致集群运行时候无法反射获取main方法. 这个问题不难,起始我们也知道提交作业时候不能继承App,源码也看过这一部分,容易被混淆是程序的错.错误如下: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to

使用trident接口时,storm读取kafka数据会将kafka消费记录保存起来,将消费记录的位置保存在tridentTopology.newStream()的第一个参数里, 如果设置成从头开始消费,在单机情况下,消费记录没能保存下来,每次都是从头消费,但是在集群模式下,消费记录是被保存在zookeeper中的,再次提交集群运行并不会从头开始消费,而是从zookeeper中记录的位置开始消费,要想从新开始消费, 可以通过改变tridentTopology.newStream()的第一个参数来

(1)创建Scala项目 File->new->Project,如下图 选择Scala 然后next 其中Project SDK指定安装的JDK,Scala SDK指定安装的Scala(这里使用的是IDEA自带的scala SDK),这里将项目名称命令为SparkWordCount,然后finish  在IDEA中开发应用程序时,常常需要通过一定的文件目录组织进行源码编写,例如源文件目录.测试源文件目录,下面演示在Intellij IDEA的src目录下创建main/scala源文件目录. 直

1.  MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用 假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度,因此这个工作可能完成不了.针对以上这个案例,MapReduce在这里能起到什么作用呢,引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理. 可见在程序由单机版扩成分布式时,会引入

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 Spark是一个快如闪电的统一分析引擎(计算框架)用于大规模数据集的处理.Spark在做数据的批处理计算,计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍,因为Spark使用比较先进的基于DAG 任务调度,可以将一个任务拆分成若干个阶段,然后将这些阶段分批次交给集群计算节点处理. MapReduce VS Spark MapReduce作为第一代大数据处理框

1:MapReduce的概述: (1):MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. (2):MapReduce由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单. (3):这两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息. 2:MapReduce执行步骤: (1): map任务处理 (a):读取输入文件内容,解析成key.value对.对输入文件的每一行,解析