依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> scala代码 package com.zy.sparksql import org.apache.spark.SparkContext import

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3

Scala进阶之路-Spark独立模式(Standalone)集群部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道Hadoop解决了大数据的存储和计算,存储使用HDFS分布式文件系统存储,而计算采用MapReduce框架进行计算,当你在学习MapReduce的操作时,尤其是Hive的时候(因为Hive底层其实仍然调用的MapReduce)是不是觉得MapReduce运行的特别慢?因此目前很多人都转型学习Spark,今天我们就一起学习部署Spark集群吧. 一.准备

Scala进阶之路-Spark底层通信小案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Spark Master和worker通信过程简介 1>.Worker会向master注册自己: 2>.Master收到worker的注册信息之后,会告诉你已经注册成功,并给worker发送启动执行器的消息: 3>.Worker收到master的注册消息之后,会定期向master汇报自己的状态: 4>.master收到worker的心跳信息后,定期的更新worker的

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

Scala进阶之路-Spark本地模式搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Spark简介 1>.Spark的产生背景 传统式的Hadoop缺点主要有以下两点: 第一.迭代式计算效率低(一个MapReduce依赖上一个MapReduce的结果); 第二.交互式数据挖掘效率低(运行一个HIVE语句效率是极低的,第一天输入的SQL可能等到第二天才能拿到结果) Spark优化了Hadoop的两个缺点,可以将多个job合并成一个job来执行,也可以将于磁盘的交互迁移

本节主要内容 XML 字面量 XML内容提取 XML对象序列化及反序列化 XML文件读取与保存 XML模式匹配 1. XML 字面量 XML是一种很重要的半结构化数据表示方式,眼下大量的应用依赖于XML.这些应用或利用XML作为数据交换格式.或利用XML进行文件配置等.像JAVA.C++及其他流行的程序开发语言都是依赖于第三方库来实现XML的操作,比如JAVA常常通过JDOM,DOM4J等XML处理工具进行XML的操纵,但Scala提供了对XML的原生支持,通过scala.xml._包下的类或对

一.首先配置ssh无秘钥登陆, 先使用这条命令:ssh-keygen,然后敲三下回车: 然后使用cd .ssh进入 .ssh这个隐藏文件夹: 再创建一个文件夹authorized_keys,使用命令touch authorized_keys: 然后使用cat id_rsa.pub > authorized_keys 即可: 最后使用 chmod 600 authorized_keys修改权限就完成了. 二.创建spark项目 idea创建spark项目的过程这里就略过了,具体可以看这里https

如何在本地使用scala或python运行Spark程序   包含两个部分: 本地scala语言编写程序,并编译打包成jar,在本地运行. 本地使用python语言编写程序,直接调用spark的接口,并在本地运行.     一,scala在本地能成功调用并运行spark接口的主要原理: spark发布版会将spark所有能力,和依赖包一起打包成spark-assembly.jar,并能够在单机模式下运行spark的local模式. spark发布版提供spark-submit等工具来提交jar和

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077

使用Scala解析XML,充分体现了函数式编程的特点,简洁和明了.用Java去解析不是不行,只不过代码不够清晰明了. 首先先把XML文件读入到内存里: val someXml = XML.loadFile("file/FIXExample.xml") 这样someXml是一个scala.xml.Elem对象. Scala XML API提供了类似XPath的语法来解析XML.在NodeSeq这类父类里,定义了两个很重要的操作符("\"和"\\")

在scala中是没有原生线程的,其底层使用的是java的Thread机制.但是在scala中对java Thread进行了封装,实现了更便于操作线程的Future. 官方文档: Futures provide a way to reason about performing many operations in parallel– in an efficient and non-blocking way. 在使用的时候只需要通过object Future 的apply方法传入执行体即可启动,那么

通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序   一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击configure下拉菜单中的plugins选项: 2.在弹出对话框中点击红框按钮: 3.在弹出最新对话框的搜索栏输入scala,在筛选出的内容中选择红框部分,点击右侧install按钮开始下载插件: 本人在测试过程中通过install自动

这一篇我们主要学习如下几个知识点: ⑴关于testng.xml ⑵创建一个测试套件 ⑶执行testng.xml ⑷在测试套件中创建多个测试用例 ⑸在用例中增加class,packages, method ⑹用例中包含/不包含class,packages, method ⑺⑻⑼⑽ 在开始学习这些知识点之前,需要在eclipse中先创建一个java 项目,结构如下: 在每个class文件中增加如下代码 import org.testng.annotations.Test; public class

公司ant打包上线 一直出现这个问题. Ant运行build.xml执行服务器scp,异常解决jsch.jar BUILD FAILEDD:\eclipse\eclipse-jee-luna-SR2-win32-x86_64\hexindev\eservice\build.xml:95: Problem: failed to create task or type scpCause: Could not load a dependent class com/jcraft/jsch/Logger

scala的trait执行报错: 错误: 找不到或无法加载主类 cn.itcast.scala.`trait`.Children 原因:包名写成了trait,与trait关键字重名了: package cn.itcast.scala.`trait` 解决方法:将包名trait修改为其他名字,比如trait_demo

Linux命令之Crontab定时任务,利用Crontab定时执行spark任务 一.Linux命令之Crontab定时任务 1.1 常见Crontab任务 1.1.1 安装crontab 1.1.2 查看定时任务列表 1.1.3 编辑定时任务 1.1.4 删除定时任务 1.1.5 备份定时任务 1.2 Crontab命令​执行时间的网站 1.3 crontabl实例 1.4 注意: 二.在Java程序中调用Linux命令 三.每天0点30分执行Spark任务 相关内容原文地址: CSDN:Tr

执行java调用scala 打包后的jar时候出现异常 /14 23:57:08 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory 15/04/14 23:57:23 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job

 8.  XML 8.1.     生成 Scala原生支持xml,就如同Java支持String一样,这就让生成xml和xhtml非常easy优雅: val name = "james" val age = 10 val html = <html>name={name}, age="{age}"</html> toString // <html>name=james, age="10"</html&

一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击configure下拉菜单中的plugins选项: 2.在弹出对话框中点击红框按钮: 3.在弹出最新对话框的搜索栏输入scala,在筛选出的内容中选择红框部分,点击右侧install按钮开始下载插件: 本人在测试过程中通过install自动下载插件失败,最后选择手动下载scala插件,然后通过步骤2中