五. Spark角色介绍 Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.因为其基于内存计算,比Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性,同时保证了高效容错性和可伸缩性.从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目,并成功应用于商业集群中,学习Spark就需要了解其架构. Spark架构图如下: Spark架构使用了分布式计算中master-slave模型,master是集群中含有master进程的节点,slave是集群中含有worker进程的节点. u 

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? [sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src |   |--main |   |    |--scala

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src | |--main | | |--scala | |--tes

一.Eclipse(scala IDE)开发local和cluster (一). 配置开发环境 要在本地安装好java和scala.  由于spark1.6需要scala 2.10.X版本的.推荐 2.10.4,java版本最好是1.8.所以提前我们要需要安装好java和scala并在环境变量中配置好. 下载scala IDE for eclipse安装 连接:http://scala-ide.org/download/sdk.html  打开ide新建scala project  点击file

本篇博客将给大家介绍怎么在PyCharm上编写运行WordCount程序. 第一步 下载安装PyCharm 下载Pycharm PyCharm的下载地址(Linux版本).下载完成后你将得到一个名叫:pycharm-professional-2018.2.4.tar.gz文件.我们选择的是正版软件,学生可申请免费使用.详细信息请百度. 安装PyCharm 执行以下命令解压文件: cd ~/下载 tar -xvf pycharm-professional-2018.2.4.tar.gz Shell

# 使用SparkSQL编写wordCount的词频统计 ## word.txt```hello hello scala sparkjava sql html java hellojack jack tom tom you he he sql``` ## spark 代码:```object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .a

Spark Sql提供了丰富的内置函数让开发者来使用,但实际开发业务场景可能很复杂,内置函数不能够满足业务需求,因此spark sql提供了可扩展的内置函数. UDF:是普通函数,输入一个或多个参数,返回一个值.比如:len(),isnull() UDAF:是聚合函数,输入一组值,返回一个聚合结果.比如:max(),avg(),sum() Spark编写UDF函数 下边的例子是在spark2.0之前的示例:例子中展示只有一个参数输入,和一个参数输出的UDF. package com.dx.str

.Net for Spark 实现WordCount应用及调试入坑详解 1.    概述 iNeuOS云端操作系统现在具备物联网.视图业务建模.机器学习的功能,但是缺少一个计算平台产品.最近在调研使用什么语言进行开发,并且研究实现的技术路线.iNeuOS全系使用C#/JS/CSS/PYTHON开发,所以优先选择C#实现计算平台的开发,当然也不排除使用scala和python等语言.最近微软发布.Net for Spark组件,与 .NET Standard 2.0 兼容,可以在 Linux.ma

什么是MapReduce 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1.给在座的所有玩家中分配这摞牌 2.让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,几张是红桃,然后把这两组数目汇报给你 3.你把所有玩家告诉你的两组数字分别加起来,得到最后的结论 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. MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个

Windows Eclipse Scala编写WordCount程序: 1)无需启动hadoop,因为我们用的是本地文件.先像原来一样,做一个普通的scala项目和Scala Object. 但这里一定注意版本是2.10.6,因为缺省的不好使.改的方法是:右击项目/properties/Scala Compiler. 2)像spark的java版WordCount项目一模一样导包,什么都一样.(导包的方法和原来普通的java项目一样) 例:5.1 package comimport org.ap

一个 Spark 应用程序的完整执行流程 1.编写 Spark Application 应用程序 2.打 jar 包,通过 spark-submit 提交执行 3.SparkSubmit 提交执行 4.执行 Spark Application 的 main 方法 5.初始化 SparkContext,这一步主要是把执行 Application 所需要的一个 Driver 和多个 Executor 启动起来 6.执行到 Action 算子,这个阶段会产生 DAG 血缘依赖关系,但是并没有真正执行

python入门(5)使用文件编辑器编写代码并保存执行 两款文本编辑器: 一个是Sublime Text,免费使用,但是不付费会弹出提示框: 一个是Notepad++,免费使用,有中文界面: 请注意,用哪个都行,但是绝对不能用Word和Windows自带的记事本. Word保存的不是纯文本文件,而记事本会自作聪明地在文件开始的地方加上几个特殊字符(UTF-8 BOM),结果会导致程序运行出现莫名其妙的错误. 1.安装好文本编辑器后,输入以下代码并文件保存为hello.py. print 'hel

配置完spark之后,使用spark实现wordcount,这一部分完全参考<深入理解Spark:核心思想与源码分析> 依然使用hadoop wordcountTest的那几个txt文件 进入spark的bin目录,打开spark-shell spark-shell 在打开的scala命令行中依次输入以下几个语句: val lines = sc.textFile("/home/hadoop/scala-2.11.5/wordcountText/*.txt", 2) val

spark 例子wordcount topk 例子描述: [单词计算wordcount ] [词频排序topk] 单词计算在代码方便很简单,基本大体就三个步骤 拆分字符串 以需要进行记数的单位为K,自己拼个数字1为V,组成一个映射或者元组 分组(groupByKey) 词频排序 将分组后的数据进行排序 代码片段: /* 单词计算wordcount */ val input = Source.fromFile("E:/test.txt").getLines.toArray val wc

http://baobeituping.iteye.com/blog/802543 1. JAVA工程路径结构 Project    ------lib    ------src    ------Webroot            ----WEB-INF                 -----classes 两个文件: run.bat setenv.bat run.bat: @echo off set path=.;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_02\bi

1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖. 2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xm

我习惯用Maven项目 所以用IDEA新建一个Maven项目 下面是pom文件 我粘上来吧 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocati

创建SparkContext对象的时候需要传递SparkConf对象,SparkConf至少需要包含spark.master和spark.app.name这两个参数,不然的话程序不能正常运行 object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf(); conf.set("spark.master", "local") conf.set("spa

折腾了半天.终于编写成功了第一个自己的mapreduce程序,并通过打jar包的方式运行起来了. 运行环境: windows 64bit eclipse 64bit jdk6.0 64bit 一.工程准备 1.新建java project 2.导入jar包 新建一个user library 把hadoop文件夹里的hadoop-core和lib包里的所有包都导入进来,以免出错. 二.编码 1.主要是计算单词的小程序,测试用 package com.hirra; import java.io.IO

一.程序概述 1.此次编写的程序为邹欣老师<构建之法>科书2.4.2 wordcount程序. 2.我写的wordcount程序要实现的功能整体可以总结为: ① 统计word文档中的字符数.单词数: ② 统计word文档中的符号数,即除了数字和字母以外的符号,像标点符号,括号等: ③ 统计行数并且输出每一行的类别,即是代码行还是注释行: ④ 程序有界面.选择功能和返回退出功能. 3.编程工具:VC++ 6.0: 编程语言:C/C++. 二.程序执行及调试 1.运行程序,需要输入所要统计文本文档