cdh默认把spark的spark-sql以及hive-thriftserver给弃用掉了,想玩玩thriftserver,于是自己重新编译一个 官网参考: http://spark.apache.org/docs/2.3.3/building-spark.html#building-a-runnable-distribution http://spark.apache.org/docs/2.3.3/sql-programming-guide.html#distributed-sql-engin

一 准备工作 准备工作中要求有 1.centOs 6.4,添加hadoop用户,配置集群内的/etc/hosts文件. 2.安装hadoop用户的ssh,并打通集群内所有机器,(ha执行fencing时会用到). 3.下载社区版hadoop-2.2.0源码. 二 编译hadoop 2.2.0 (编译hadoop 2.2.0所需要的软件可在此处下载:http://pan.baidu.com/s/1mgodf40) ------------------------------------------

CAS 4.0.0RC编译环境 Eclipse Java EE IDE for Web Developers. JDK1.7,注意用JDK1.8是会出现编译错误的. Maven 在编译出现test错误时,可能是因为在测试连接tiwtter.com的项目无法连接,而导致失败. 只需要注示掉测试连接tiwtter.com项目的代码就行了. 首先需要默认编译一次,生成一些必须的库文件或是资源包. 默认用户名:casuser 密码:Mellon

http://www.judymax.com/archives/1087 Android 6.0 源代码编译实践 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/AOSP/ 清华大学android镜像

最近在学习搭建Hadoop, 我们从Apache官方网站直接下载最新版本Hadoop2.2.官方目前是提供了linux32位系统可执行文件,结果运行时发现提示 “libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard” 的警告. Google了一下发现是因为 hadoop 2.2.0提供的是libhadoop.so库是32位的,而我们的机器是64位. 解决的办法就是重新在64位的机器上编译hadoop. 编译环境 OS: Ubuntu 1

windows平台下VLC2.0.5编译说明 时隔一年多,又要搞流媒体了,不过这次是要做流媒体服务器. 暂时决定使用vlc+ffmpeg+live555,虽然听有些前辈说这个组合的性能较差,只能作为学习研究使用.但是在对流媒体几乎没有了解的情况下,能有个学习的东西也好. 第一步肯定是要编译VLC了,目前最新的vlc版本是2.0.5,去官网下了2.0.5的源代码,准备开工. 百度了下,没有找到前辈们在windows下编译vlc 2.0.5的资料,没办法,只好自己照着官网的资料来搞了.官网的链接是h

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4

系统:Ubuntu16.04.02(优麒麟) 安装库文件和JDK 使用cd 命令,进入解压出来的“Android_JDK” -->“jdk6”文件夹,运行脚本文件 “install-sun-java6.sh”. 进入解压出来的文件夹“Android_JDK”中运行脚本“install-devel-packages.sh”,安 装库文件.在Ubuntu 命令行中,执行命令“./install-devel-packages.sh”. 解决:先删掉有问题的,最后安装它. apt-get install

Apollo-3.0本地编译 用docker编译所用的dev.x86_64.dockerfile文件(具体位置在apollo/docker/build)中有所有的依赖库或包, 还会执行一些shell脚本, 这些shell脚本主要存放在apollo/docker/build/installers文件中. 第一步,安装依赖库 其实也就是按着dev.x86_64.dockerfile文件进行执行, 把RUN改为shell执行罢了. sudo apt-get update -y && \ sudo

一.问题描述: VS2015+OpenGL4.0开发编译时弹出如下所示的错误: 1>glaux.lib(tk.obj) : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _sscanf,该符号在函数 _GetRegistrySysColors@8 中被引用 1>glaux.lib(tk.obj) : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _vsprintf,该符号在函数 _PrintMessage 中被引用 二.问题原因: VS2015默认编译时将许多标准库采用内联方式处理,因

JBoss Wildfly (1) -- 7.2.0.Final编译 wildfly版本: 7.2.0.Final-testsuite-fix jdk版本: jdk1.7.0_79 maven版本: apache-maven-3.3.9 参考来源: GitHub: wildfly 编译 查看Tag $ git tag -l 选择Tag 7.2.0.Final版本的testsuite有问题,请切换到补丁版本 git checkout tags/7.2.0.Final-testsuite-fix 错

009全志R16平台tinav3.0下编译不过的问题 2018/11/13 11:39 版本:V1.0 开发板:SC3817R SDK:tina v3.0 1.01原始编译全志r16平台tinav3.0系统: rootroot@cm88:~$ cd /home/wwt rootroot@cm88:/home/wwt$ rootroot@cm88:~$ cd /home/wwt rootroot@cm88:/home/wwt$ rootroot@cm88:/home/wwt$ rootroot@c

全志tina v3.0系统编译时的时间错误的解决(全志SDK的维护BUG) 2018/6/13 15:52 版本:V1.0 开发板:SC3817R SDK:tina v3.0 1.01原始编译全志r16平台tinav3.0系统: rootroot@rootroot-Lenovo-IdeaPad-S410:~/wyb$ md5sum tinav3.0_wybpack_20180602_2239.tar.gz 7f43008be7dcc32e6e370ce8f280e355  tinav3.0_wy

spark 各个版本的application 调度算法还是有这明显的不同之处的.从spark1.3.0 到 spark 1.6.1.spark2.0 到 现在最新的spark 3.0 ,调度算法有了一定的修改.下面大家一起学习一下,最新的spark 版本spark-3.0的Application 调度机制. private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = { // Right now this is a very simple FIFO schedul

Spark3.0 preview预览版可以下载使用,地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0-preview/,pom.xml也可以进行引用,如下: <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</ver

近日,在Spark开源十周年之际,Spark3.0发布了,这个版本大家也是期盼已久.登录Spark官网,最新的版本已经是3.0.而且不出意外,对于Structured Streaming进行了再一次的加强,这样Spark和Flink在实时计算领域的竞争,恐怕会愈演愈烈. Spark 3.0 主要的新特性如下: 相比于Spark2.4,性能提升了2倍,主要体现在自适应查询执行,动态分区修剪等方面. Pandas API改动,包括Python类型的提示和UDF函数. 对于PySpark的异常处理进行

对于spark前来围观的小伙伴应该都有所了解,也是现在比较流行的计算框架,基本上是有点规模的公司标配,所以如果有时间也可以补一下短板. 简单来说Spark作为准实时大数据计算引擎,Spark的运行需要依赖资源调度和任务管理,Spark自带了standalone模式资源调度和任务管理工具,运行在其他资源管理和任务调度平台上,如Yarn.Mesos.Kubernates容器等. spark的搭建和Hadoop差不多,稍微简单点,本文针对下面几种部署方式进行详细描述: Local:多用于本地测试,如在

Spark3.0使用的是预公历,而之前都是儒略历和公历的混合(即1582年之前的日期使用儒略历,1582年之后使用公历,java.sql.Date这个API用的就是这种,而Java8里使用java.time.LocalDate代替,使用的就是Spark3.0目前的预公历),Date类型不考虑时区 Spark3.0移植了Java8中的时间戳,将更加精确 构造日期和时间戳 1.构造日期 make_date(),spark3.0中该函数有三个参数:YEAR,MONTH,DAY,输入参数均被隐式转换为i

前面因为博客园维修,所以内核编译过程一直没有发出来,现在把整个内核过程分享出来.本随笔给出内核的编译实现过程,在编译前需要参照我前面一篇随笔: Ubuntu20.04linux内核(5.4.0版本)编译准备与实现过程-编译前准备(1) :https://www.cnblogs.com/iFrank/p/14556664.html 切记:注意一点需要参照前一篇随笔,不然编译过程十有八九出问题. 开发环境 Ubuntu20.04(ubuntu-20.04.2-live-server-amd64.is

CefSharp基于.Net Framework 4.0 框架编译 本次源码使用的是Github上CefSharp官方的79版本源码 准备 IDE Visual Studio 2017 Enterprise Environment Windows10 SDK VC2013 Redistributale Package x86\x64 组件清单 以下组件按照顺序进行编译最佳 基础层 CefSharp(C#) CefSharp.Core(C++) CefSharp.BrowserSubprocess

目录 一.Windows安装 1.安装 2.使用 二.Linux安装 Local模式 1.安装 2.使用 yarn模式 1.安装 2.使用 3.spark的历史服务器集成yarn 一.Windows安装 1.安装 将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz解压到非中文目录 2.使用 bin/spark-shell.cmd : 提供一个交互式shell val result: String = sc.textFile("input").flatMap(_.split(&