相关参考文献: https://www.oschina.net/question/93435_174549 警告信息如下: 看起来明明就是一个文件,怎么还提示multiple bindings呢,slf4j这货一直没用明白,求解 其它参考文献: http://www.slf4j.org/news.html August 19th, 2011 - Release of SLF4J 1.6.2 本文解决方法: find ./ -name "slf4j*" 分别找出 hadoop 和 spa

Windows下搭建Spark+Hadoop开发环境需要一些工具支持. 只需要确保您的电脑已装好Java环境,那么就可以开始了. 一. 准备工作 1. 下载Hadoop2.7.1版本(写Spark和Hadoop主要是用到了Yarn,因此Hadoop必须安装) 下载地址:http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.1/ 下载其中的hadoop-2.7.1.tar.gz并解压到一个固定目录作为Hadoop安装目录. 2. 下载支持插件 下载地址:

1.安装Linux 需要:3台CentOS7虚拟机 IP:192.168.245.130,192.168.245.131,192.168.245.132(类似,尽量保持连续,方便记忆) 注意: 3台虚拟机的网络设置为NAT模式,这样安装好后的3台虚拟机的IP是挨着的,不然还要修改IP,以达到便于配置集群的目的! NAT模式可以在断网的情况下连接上虚拟机而桥架模式不行! 2.安装JDK 参考我的博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10140327.html 3.运行

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

运行 ./sbin/start-master.sh : SparkCommand:/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/bin/java -cp /home/server/spark/conf/:/home/server/spark/jars/*:/home/server/hadoop/etc/hadoop/:/home/server/hadoop/share/hadoop/common/lib/:/home/server/hadoop/share/hado

1.spark执行./start-all.sh报"WARN Utils: Service 'sparkWorker' could not bind on port 0. Attempting port 1." 解决办法:在spark-env.sh中加入"export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1"这一条 2.Hadoop2.7启动报"Error: JAVA_HOME is not set and could not be found&q

为了分享给你们,也为自己. 感谢下面的老师们! 1.王家林DT大数据梦工厂的大数据IMF传奇行动课程 总的目录是: 第一阶段:Linux和Java零基础企业级实战 第二阶段:Hadoop和Hive零基础企业级实战 第三阶段:Scala零基础企业级实战 第四阶段:从零基础到彻底精通第一个Spark实战程序 第五阶段:Spark Core实战.解析.性能优化 第六阶段:Spark SQL企业级实战 第七阶段:Kafka企业级实战 第八阶段:Spark Sreaming企业级实战 第九阶段:Spark

今天系统启动时,突然提示如下异常. Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.apache.log4j.Log4jLoggerFactory     at org.apache.log4j.Logger.getLogger(Logger.java:40)     at org.apache.log4j.Logger.getLogger(Logger.

在这里,非常感谢下面的著名大牛们,一路的帮助和学习,给予了我很大的动力! 有了Hadoop,再次有了Spark,一次又一次,一晚又一晚的努力相伴! HBase简介(很好的梳理资料) 1. 博客主页:http://jiajun.iteye.com/ 2.博客主页:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/ 3.博客主页:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 4.博客主页:http:/

目的 用docker实现所有服务 在spark-notebook中编写Scala代码,实时提交到spark集群中运行 在HDFS中存储数据文件,spark-notebook中直接读取 组件 Spark (Standalone模式, 1个master节点 + 可扩展的worker节点) Spark-notebook Hadoop name node Hadoop data node HDFS FileBrowser 实现 最初用了Big Data Europe的docker-spark-hadoo

第一种,通过配置文件 val sc = new SparkContext() sc.hadoopConfiguration.set("fs.defaultFS", "hdfs://cluster1");    sc.hadoopConfiguration.set("dfs.nameservices", "cluster1");    sc.hadoopConfiguration.set("dfs.ha.namenod

找了这篇文章看了一下面试题<Spark 和hadoop的一些面试题(准备)> http://blog.csdn.net/qiezikuaichuan/article/details/51578743 其中有一道题目很不错,详见: http://www.aboutyun.com/thread-18826-1-1.html http://www.cnblogs.com/lucius/p/3483494.html 我觉得可以在Hadoop上面实际编程做一下. 我觉得第一篇文章里面下面这一段总结的很好

1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable.text等 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出 之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则 之后会对ke

hadoop 迭代消耗大 每次迭代启动一个完整的MapReduce作业 spark 首要目标就是避免运算时 过多的网络和磁盘IO开销 Resilient Distributed Datasets http://www.cs.cmu.edu/~pavlo/courses/fall2013/static/slides/spark.pdf Resilient Distributed DatasetsPresented by Henggang Cui15799b Talk1Why not MapRedu

[rc@vq18ptkh01 ~]$ hadoop fs -ls / drwxr-xr-x+ - jc_rc supergroup 0 2016-11-03 11:46 /dt [rc@vq18ptkh01 ~]$ hadoop fs -copyFromLocal wifi_phone_list_1030.csv /dt [rc@vq18ptkh01 ~]$ hadoop fs -copyFromLocal wifi_phone_list_1031.csv /dt [rc@vq18ptkh01

bug集锦 1. hadoop平台datanode无法启动: 原因: 由于多次hdfs namenode -format导致dfs/data/current/version中的cluserID与当前的cluserID不统一,通过查看hadoop/logs中的datanode日志文件查看到此错误. 解决方法: 1). 修改每台节点上的/dfs/current/version文件中的cluserID的值为当前的值(当前值可以通过hadoop/logs日志文件中的报错获得). 2). 每次format

参考的这3个文档,虽然搭建花了挺长时间也遇到挺多问题,但是这3个文档对我的帮助确实挺大,如果有兴趣的或者有需要的可以参考以下文档. http://blog.csdn.net/wy250229163/article/details/52729608 http://blog.csdn.net/u012604314/article/details/51606918 http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/ 搭建途中肯

下载地址:https://download.csdn.net/download/u014028392/8841545

1.  安装VM14的方法在 人工智能标签中的<跨平台踩的大坑有提到> 2. CentOS分区设置: /boot:1024M,标准分区格式创建. swap:4096M,标准分区格式创建. /:剩余所有空间,采用lvm卷组格式创建 其他按需要设置就好, 配置好后使用 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 设置网络连接; HWADDR=00:0C:29:B3:AE:0E TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static

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