前言 离线安装好CDH.Coudera Manager之后,通过Coudera Manager安装所有自带的应用,包括hdfs.hive.yarn.spark.hbase等应用,过程很是波折,此处就不抱怨了,直接进入主题. 描述 在安装有spark的节点上,通过spark-shell启动spark,满怀期待的启动spark,but,来了个晴天霹雳,报错了,报错了!错误信息如下: 18/06/11 17:40:27 ERROR spark.SparkContext: Error initializ

spark是个啥? Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.   Spark的适用场景 Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)

终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口. 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算.这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境. 先来粗略的

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")

Spark:使用Spark Shell的两个示例 Python 行数统计 ** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop 命令行代码 # pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档. >>> lines.

解决办法: 在MongoDB shell客户端根目录下右击选择 "在此处打开命令窗口"; 在命令窗口敲入mongod --dbpath=d:/mongodb/data ; //我的数据库文件放在d:/mongodb/data这个位置 在命令窗口敲入mongo --host=127.0.0.1 ;启动服务器 出现一闪而过的原因: 我们的数据库文件存放位置很多都是自定义的,而不是系统默认的数据库存储位置,所以单纯的启动MongoDB shell客户端是不可能关联到我们的数据库文件存放位置的

1:Hbase启动hbase shell运行命令报Class path contains multiple SLF4J bindings.错误,是因为jar包冲突了,所以对于和hadoop的jar包冲突的,可以将其他jar包删除,如果你不确定是否删除正确,可以将其他的jar包复制备份或者修改名称,确保操作以后失败了,还可以找回. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding -cdh5..jar!

0. 说明 在 Spark Shell 实现 Word Count RDD (Resilient Distributed dataset), 弹性分布式数据集. 示意图 1. 实现 1.1 分步实现 # step 加载文档 val rdd1 = sc.textFile("file:///home/centos/wc1.txt") # step 压扁 val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{line.split(" ")}) # step

启动Spark集群 spark@master $ ./sbin/start-all.sh 也可以一台一台启动,先启动 master spark@master $ ./sbin/start-master.sh 启动两台 slave, spark@worker01 $ ./sbin/start-slave.sh 1 spark://master:7077 spark@worker02 $ ./sbin/start-slave.sh 2 spark://master:7077 其中,1, 2 是 wo

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置

启动bash shell的三种方式 1.登录时当做默认登录shell 2.作为非登录shell的交互式shell 3.作为运行脚本的非交互shell 一.登录shell 登录Linux系统时,bash shell会作为登录shell启动,登录shell会从4个不同的启动文件里读取命令,下面是bash shell处理这些文件的次序: 1./etc/profile 2.$HOME/.bash_profile 3.$HOME/.bash_login 4.$HOME/.profile 其中/etc/pr

Spark Shell Example 1 - Process Data from List: scala> val pairs = sc.parallelize( List( ("This", 2), ("is", 3), ("Spark", 5), ("is", 3) ) ) ... scala> pairs.collect().foreach(println) (This,2) (is,3) (Spark,5

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count

不多说,直接上干货! 比如,我这里拿主成分分析(PCA). 1.主成分分析(PCA)的概念介绍 主成分分析(PCA) 是一种对数据进行旋转变换的统计学方法,其本质是在线性空间中进行一个基变换,使得变换后的数据投影在一组新的“坐标轴”上的方差最大化,随后,裁剪掉变换后方差很小的“坐标轴”,剩下的新“坐标轴”即被称为 主成分(Principal Component) ,它们可以在一个较低维度的子空间中尽可能地表示原有数据的性质.主成分分析被广泛应用在各种统计学.机器学习问题中,是最常见的降维方法之一

因为某些原因重新安装1了vscode 和node  遇到了两个棘手的问题 ctrl + ~  打开终端提示 " 终端进程启动失败: shell 可执行文件"C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe"的路径不存在.": node环境变量配置丢了要重新安装 : 这里写一下第一个问题的解决方案  网上形形色色的教程大体分两种  : 第一种 : 不存在giegie给你补上  下载个powershell

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar