文章更新于:2020-03-29 按照惯例,文件附上链接放在文首. 文件名:spark-2.4.5-bin-without-hadoop.tgz 文件大小:159 MB 下载链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.5/spark-2.4.5-bin-without-hadoop.tgz SHA256:40f58f117efa83a1d0e66030d3561a8d7678f5473d1f3bb53e05c40d

# 使用SBT构建Scala应用 ## SBT简介 SBT是Simple Build Tool的简称,如果读者使用过Maven,那么可以简单将SBT看做是Scala世界的Maven,虽然二者各有优劣,但完成的工作基本是类似的. 虽然Maven同样可以管理Scala项目的依赖并进行构建, 但SBT的某些特性却让人如此着迷,比如: * 使用Scala作为DSL来定义build文件(one language rules them all); * 通过触发执行(trigger execution)特性支

[转帖] 原文地址:https://github.com/CSUG/real_world_scala/blob/master/02_sbt.markdown 尊重版权,尊重他人劳动成果,转帖请注明原文地址 使用SBT构建Scala应用 SBT简介 SBT是Simple Build Tool的简称,如果读者使用过Maven,那么可以简单将SBT看做是Scala世界的Maven,虽然二者各有优劣,但完成的工作基本是类似的. 虽然Maven同样可以管理Scala项目的依赖并进行构建, 但SBT的某些特

既然决定要在Scala上下功夫,那就要下的彻底.我们入乡随俗,学一下SBT.sbt使用ivy作为库管理工具.ivy默认把library repository建在user home下面. 安装SBT 在SBT的官网(http://www.scala-sbt.org/)下载相应版本的SBT. Windows环境下建议配置SBT的环境变量.(windows上搞开发真是越发蛋疼.)具体步骤不说了,就是把sbt/bin目录配置进PATH. 在sbt/bin下有个sbt.bat,查看该bat文件.可以了解到

参考资料:1.英文官方文档2.中文官方文档,内容翻译的不全 SBT是类似maven和gradle的自动构建和包依赖管理工具,SBT是Scala技术体系下的包管理工具,都是Lightbend公司开发的,官方文档并没有介绍SBT的特点,文档中自称相对于maven和gradle有更少的概念但是如果不看文档将会遇到一些细节问题.个人的感受是,SBT类似scala技术体系的特点,就是设计思路上有一种发烧友的那种设计者自己觉得很酷但是我却感觉华而不实的那种烦躁.本文的目的是编写一个SBT的实操项目,你不必需

使用SBT构建Scala应用 SBT简介 SBT是Simple Build Tool的简称,如果读者使用过Maven,那么可以简单将SBT看做是Scala世界的Maven,虽然二者各有优劣,但完成的工作基本是类似的. 虽然Maven同样可以管理Scala项目的依赖并进行构建, 但SBT的某些特性却让人如此着迷,比如: 使用Scala作为DSL来定义build文件(one language rules them all); 通过触发执行(trigger execution)特性支持持续的编译与测试

一个简单的build.sbt文件内容如下: name := "hello" // 项目名称 organization := "xxx.xxx.xxx" // 组织名称 version := "0.0.1-SNAPSHOT" // 版本号 scalaVersion := "2.9.2" // 使用的Scala版本号 // 其它build定义 其中, name和version的定义是必须的,因为如果想生成jar包的话,这两个属性的

一 sbt的使用 SBT = (not so) Simple Build Tool,是scala的构建工具,与java的maven地位相同.其设计宗旨是让简单的项目可以简单的配置,而复杂的项目可以复杂的配置. sbt使用了ivy,默认将依赖包保存在用户目录.ivy下面,如果觉得默认路径不合适,可以把sbt.boot.properties文件的[boot]和[ivy]目录修改为指定目录,比如ivy-home是cache依赖包路径,打比方可以改为/home/user/.../ivy-home/  或

scala_project:常用目录结构: |lib:手动添加依赖包 |project | |build.properties:build的版本号,可以不写,会自动下载 | |plugins.sbt:需要添加的插件,包括sbt的插件(addSbtPlugin),否则sbt gen-idea.assembly命令不能执行(Not a valid command: assembly) | |build.scala:功能类似于build.sbt,声明工程文件,同时通过setting方式设定工程名字.版

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

本文前提是已经正确安装好scala,sbt以及spark了   简述将程序挂载到集群上运行的步骤: 1.构建sbt标准的项目工程结构: 其中: ~/build.sbt文件用来配置项目的基本信息(项目名.组织名.项目版本.使用的scala版本或者再次配置些项目所需的依赖包): project/build.properties文件配置你要使用什么版本的sbt对项目操作: project/plugins.sbt文件是给项目添加所需的插件: project/Build.scala文件是对项目进行些复杂的

Squall是Storm之上的类SQL查询工具,能够将类SQL语句转换成topology,然后提交给Storm运行. 安装Squall前要先安装Java和sbt(simple build tool),通过这两个软件将Squall源码编译成squall-0.2.0.jar和squall-dependencies-0.2.0.jar. [一]安装sbt 1.下载sbt,解压后在bin目录下运行sbt脚本,首次运行会联网下载一些sbt依赖的软件包,例如会下载ivy2工具来管理包. 2.在/etc/pr

我们可以选择使用spark-shell,spark-submit或者编写代码的方式运行Spark.在产品环境下,利用spark-submit将jar提交到spark,是较为常见的做法.但是在开发期间,每次都需要编译jar去做提交是一件麻烦事儿.尤其是在IDE例如IntelliJ Idea下,更直接的方式还是在main()方法中直接通过SparkContext运行.例如: object DataFrameApp {  def main(args: Array[String]): Unit = { 

背景 最近由于工作需要, 我总是在不同的scala项目间流动开发. 这就遇到一个很棘手的问题, 这几个项目用的sbt版本不一致, 老项目用的是 sbt 0.13.15, 新项目用的是 sbt 1.0.2. 写scala项目最要命的可能就是高版本总是不兼容低版本. 一开始着急干活, 就很暴力的卸载了老版本, 安装需要的sbt版本. 但是当一天当中都需要处理两个项目的时候, 这种切换版本的方式就好浪费生命. 起初我是想自己写个shell来实现自动版本切换的, 但一想估计有人遇到过我这问题, 各种搜索

SBT和giter8 在你开始着手之前,你需要安装两个工具(我假设你已经安装了JDK1.6+).我将给你提供简缩的安装指令,详细版的安装指令可通过 下面的scalatra页面找到( http://www.scalatra.org/getting-started/first-steps.html).这种方法应该可以在大多数环境下运行,不过,对我自己来说,它不能运行......它下载了老版本的 giter8和老版本的sbt.为了获得sbt,我使用macport下载了最新版本: port instal

scala资料总结,一些小技巧 1.得到每种数据类型所表示的范围 Short.MaxValue 32767 Short.MinValue -32768 Int.MaxValue 2147483647 Int.MinValue -2147483648 Double.MaxValue 1.7976931348623157E308 Double.MinValue -1.7976931348623157E308 2.Scala 中没有break方法,可以使用 import scala.util.cont

1. 介绍Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上

进入 sbt 命令行模式, 键入sbtVersion 得到[info]0.13.12

没用过IDEA工具,听说跟Eclipse差不多,sbt在Idea其实就等于maven在Eclipse.Spark运行在JVM中,所以要在Idea下运行spark,就先要安装JDK 1.8+ 然后加入Scala和Spark的依赖包就可以进行开发了,不要安装低版本的JDK. 先下载Idea的社区版 https://www.jetbrains.com/idea/download/download-thanks.html?platform=windows&code=IIC Scala.Spark环境 安

一.背景 由于项目需要,需要在Sbt+Scala项目中连接MySQL数据库.由于之前使用Maven+Java进行依赖管理偏多,在Sbt+Scala方面也在不断进行摸索,特此记录,作为小模块知识的积累. 二.系统环境 Scala.Sbt.IDE的版本分别如下 Scala版本 ==> 2.11.8 Sbt版本   ==> 0.13.8 Idea Intellij版本   ==> 2016.2.2 三.步骤 3.1 新建SBT项目 3.2 添加Student类和程序入口 项目结构如下图所示 其

今日在学习scala和spark相关的知识.之前在eclipse下编写了wordcount程序.但是关于导出jar包这块还是很困惑.于是学习sbt构建scala. 关于sbt的介绍网上有很多的资料,这里就不解释了.参考:http://wiki.jikexueyuan.com/project/sbt-getting-started/install-sbt.html 关于linux下(centos)安装sbt: 依次执行 curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm >