Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r

Spark版本 1.6.0 Scala版本 2.11.7 Zookeeper版本 3.4.7 配置虚拟机 3台虚拟机,sm,sd1,sd2 1. 关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl stop firewalld 如果不关闭防火墙,需要为防火墙添加进站出站规则,否则无法访问spark的管理页面 2. 修改机器名 hostnamectl set-hostname sm 其他2台机器同上 3. 修改host vim /etc/hosts 4. 配置ssh免

本文主要讲解如何在Linux环境下安装Spark集群,安装之前我们需要Linux已经安装了JDK和Scala,因为Spark集群依赖这些.下面就如何安装Spark进行讲解说明. 一.安装环境 操作系统:Red Hat Enterprise Linux 6 64 位(版本号6.6) JDK版本:1.8 Scala版本:2.12.2 Spark版本:2.2.0 172.18.3.135 主节点 172.18.3.136 从节点 172.18.3.137 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用. 本文的目标是写一个基于akka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行. akka是什么? akka的作用 akka的名字是action kernel的回文.根据官方定义:akk

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 本文的目标是写一个Spark应用,并可以在集群中测试. 创建一个Scala的工程- SimpleAPP 建一个目录SimpleAPP mkdir SimpleAPP mkdir -p SimpleAPP/src/main/scala 建一个SimpleAPP/src/main/scala/SimpleApp.scala文件 这个程序会进行MapReduc

目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上. GSpark C

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用. 本文的目标是写一个基于kafka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行. 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用. 一个Consumer应用:CusomerApp -

spark集群搭建: 1.上传scala-2.10.6.tgz到master 2.解压scala-2.10.6.tgz 3.配置环境变量 export SCALA_HOME=/mnt/scala-2.10.6 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 4.分别发送scala-2.10.6 /etc/profile到slave01.slave02 scp -r scala-2.10.6 root@slave01:/mnt/ scp /etc/profile root@sl

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

最近耳闻Spark风生水起,这两天利用休息时间研究了一下,果然还是给人不少惊喜.可惜,笔者不善JAVA,只有PYTHON和SCALA接口.花了不少时间从零开始认识PYTHON和SCALA,不少时间答了VIM的IDE,总算走入正途.下面将一些SPARK集群搭建心得简单写一下.期间也零星碰到不少问题. //spark 1,去mirror站点下138M大小的编译好的包,去下SCALA 2.9.X,HADOOP该启动的启动 2,配置各种$HOME和$PATH配置$SPARK_HOME/conf/spar

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

1. Spark Shell测试 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,仍然可以使用这一工具.Spark Shell使得用户可以和Spark集群进行交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 测试案例1: [Spark@Master spark]$ MASTER=spark://Master:7077 bin/spark-shell //连接到集群 Spark assembly has bee

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

忽略元数据末尾 回到原数据开始处 Hadoop+spark集群搭建 说明: 本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala 搭建步骤: 一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群)1:选定一台机器

第3章 Spark集群安装 3.1 Spark安装地址 1．官网地址 http://spark.apache.org/ 2．文档查看地址 https://spark.apache.org/docs/2.1.1/ 3．下载地址 https://spark.apache.org/downloads.html 3.2 Standalone模式安装 1)上传并解压spark安装包 [atguigu@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop

Spark集群搭建 视频教程 1.优酷 2.YouTube 安装scala环境 下载地址http://www.scala-lang.org/download/ 上传scala-2.10.5.tgz到master和slave机器的hadoop用户installer目录下 两台机器都要做 [hadoop@master installer]$ ls hadoop2  hadoop-2.6.0.tar.gz  scala-2.10.5.tgz 解压 [hadoop@master installer]$

在spark安装之前,应该已经安装了hadoop原生版或者cdh,因为spark基本要基于hdfs来进行计算. 1. 下载 spark:  http://mirrors.cnnic.cn/apache//spark/spark-1.4.1/spark-1.4.1-bin-hadoop2.3.tgz scala:   http://downloads.typesafe.com/scala/2.10.5/scala-2.10.5.tgz?_ga=1.171364775.609435662.14416

Spark是通用的基于内存计算的大数据框架,可以和hadoop生态系统很好的兼容,以下来部署Spark集群 集群环境:3节点 Master:bigdata1 Slaves:bigdata2,bigdata3 Master负责任务的分发,与集群状态的显示 Slaves运行具体的Worker任务,最后交由Executor执行任务代码 集群搭建之前,必须满足如下条件: 1.集群主机名和hosts文件映射一一对应 2.集群ssh免密登录配置 3.集群每个节点防火墙关闭 4.JDK正确安装 5.Scala

环境准备: 在虚拟机下,大家三台Linux ubuntu 14.04 server x64 系统(下载地址:http://releases.ubuntu.com/14.04.2/ubuntu-14.04.2-server-amd64.iso): 192.168.1.200 master 192.168.1.201 node1 192.168.1.202 node2 在Master上安装Spark环境: 具体请参考我的文章:<Hadoop:搭建hadoop集群> Spark集群环境搭建: 搭建h

1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来

环境:CentOS 6.4, Hadoop 1.1.2, JDK 1.7, Spark 0.7.2, Scala 2.9.3 1. 安装 JDK 1.7 yum search openjdk-devel sudo yum install java-1.7.0-openjdk-devel.x86_64 /usr/sbin/alternatives --config java /usr/sbin/alternatives --config javac sudo vim /etc/profile #