1.安装java.maven.scala.hadoop.mysql.hive 略 2.编译spark ./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-2.6,parquet-provided" 3.安装spark tar -zxvf spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz -C /opt/cdh5/ 4.配置spark :sp

1.下载spark源码包 http://spark.apache.org/downloads.html 2.安装Scala与maven,解压spark源码包 安装Scala: tar zxf scala-2.11.8.tar 修改vim /etc/profile export SCALA_HOME=/usr/scala/scala-2.11.8 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 安装maven tar zxf apache-maven-3.3.9.tar 修改v

hive on spark真的很折腾人啊!!!!!!! 一.软件准备阶段 maven3.3.9 spark2.0.0 hive2.3.3 hadoop2.7.6 二.下载源码spark2.0.0,编译 下载地址:http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/ 编译: ./dev/make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-pr

github下载源码 ubuntu上安装play,配置好环境变量 暂时不支持基于spark2.x的编译,所以compile.conf中spark版本不变 调用build.sh开始编译 编译好后dist目录生成压缩包 压缩包传输到linux后解压缩 linux安装mysql5.7,配置连接权限,创建dr-elephant数据库 dr-elephant配置目录下配置数据库地址和dr-elephant数据库名称 启动start.sh脚本 参数接app-conf地址:./bin/start.sh app

相信很多同学都想通过阅读一些框架的源码,来提高自己的代码能力,但往往在第一步,搭建环境的时候就碰了壁. 本篇就来介绍下如何在Windows下,将最新版的Spark2.4.3编译,并导入到IDEA编译器中.最后通过在IDEA运行Spark自带的一共Example代码结尾. 1.搭建Spark源码环境所需准备 搭建Spark源码环境所需要准备的一些东西需要先准备好.这里也有我踩过的一些坑,我也会一并介绍. 首先需要先下载maven,并将maven的源地址修改为阿里源,相信很多同学都已经配置好mave

目录 1 准备 mysql hive hadoop spark livy es maven 配置环境变量 2 安装griffin 配置配置文件 编译 部署jar包 3 批处理测试 准确度度量 Accuracy Measure 性能分析度量 Profiling Measure Rule 规则编写 4 流处理测试[有问题,待解决] 5 问题 问题1 问题2 问题3 问题4[待解决] 问题5 问题6 问题7 注1:griffin 官网 doc 部分教程内容较少,主要在 griffin 源文件的 gri

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

1 测试集群 内存:256GCPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz)Disk(系统盘):300GDisk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 [set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;][yarn 200g*3] hive-2

不多说,直接上干货!  Kudu1.1.0 新特性 python API升级,具备JAVA C++client一样的功能(从0.3版本直接升级到1.1),主要的点如下: 1.1. 改进了Parial Row的语义 1.2. 增加了range partition支持 1.3. 提供了 scan api 1.4. 增强predicate支持 1.5. 支持所有kudu的类型,包括datetime.datetime转化成UNIXTIME_MICROS 1.6. 支持修改表(alter) 1.7. sc

根据spark2.2的编译顺序来确定源码阅读顺序,只阅读核心的基本部分. 1.common目录 ①Tags②Sketch③Networking④Shuffle Streaming Service⑤Unsafe 2.launcher目录 3.core目录 spark的编译顺序是: [INFO] Reactor Build Order:[INFO][INFO] Spark Project Parent POM[INFO] Spark Project Tags[INFO] Spark Project

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.

Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark.由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多.默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark. 因为本人在之前搭建的集群中,部署的环境为:hadoop2.7.3 hive2.3.4 scala2.12.8 kafka2

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

Spark2.0编译 1 前言 Spark2.0正式版于今天正式发布,本文基于CDH5.0.2的Spark编译. 2 编译步骤 #2.1 下载源码 wget https://github.com/apache/spark/archive/v2.0.0.tar.gz #2.2 解压配置 基于CDH5.0.2配置pom文件,添加 <profile> <id>cdh5.0.2</id> <properties> <hadoop.version>2.3.

注:之前本人写了一篇SparkR的安装部署文章:SparkR安装部署及数据分析实例,当时SparkR项目还没正式入主Spark,需要自己下载SparkR安装包,但现在spark已经支持R接口,so更新了这篇文章. 1.Hadoop安装 参考: http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124800.htm http://blog.csdn.net/sa14023053/article/details/51952534 yarn-site.xml <propert

0.操作系统 centos:6.4 hadoop:2.5.0-cdh5.3.6 1.为什么要编译 spark 源码? 学习spark的第一步 就应该是编译源码,后期修改和调试,扩展集成的功能模块 2.Spark 源码编译的三种形式? a.maven 编译 # export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" # ${SPARK_HOME_SRC}/./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhad

1 下载源代码文件 https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.3/ 2 解压后导入编辑器,修改依赖的Hadoop版本,下面截图是修改后的,要看自己集成的CDH版本 3 然后编译,一开始要等一会儿, 4 编译成功后,copy出编译好的tar包,然后部署

mac os x maven编译spark-2.1.0  for hadoop-2.7.3 1.官方文档中要求安装Maven 3.3.9+ 和Java 8 ; 2.执行         export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" 3.cd spark2.1.0源码根目录下 ./build/mvn -Pyarn  -Phadoop-2.7  -Dhadoop.version=2.7.3  -Dscala-2.11  

一.前提 1.配置好maven:intellij idea maven配置及maven项目创建 2.下载好spark源码: 二.导入源码: 1.将下载的源码包spark-2.3.1.tgz解压(E:\spark-2.3.1.tgz\spark-2.3.1.tar)至E:\spark-2.3.1-src 2.在ideal导入源码: a.选择解压的源代码文件夹 b.使用maven导入工程 c.选择对应组件的版本 然后点击下一步: 点击finish后,等待maven下载相关的依赖包,之后工程界面如下:

源码编译的shell脚本为 /dev/make-distribution.sh ,下载源码包解压就能找到.不同版本使用的参数有差异.可以直接查看make-distribution.sh文件. 下载spark源码包,解压缩 ,执行以下脚本 第一种:不支持R,python版本 ./dev/-hadoop-2.7 --tgz -Dscala-2.11 -Phadoop-2.7 -Phive -Phive-thriftserver -Pyarn 第二种:支持R,python版本,由于我服务未安装R包,所

1.Spark概述 Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 在速度方面, Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理. 在处理大规模数据集时,速度是非常重要的.速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作, 否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时. Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算, 因而更快.不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算, Spark 依然比 MapReduce 更加高效. 2.Sp