快速开始 本文将介绍如何用scala.java.python编写一个spark单击模式的程序. 首先你只需要在一台机器上成功建造Spark:做法: 进入Spark的根目录,输入命令:$ sbt/sbt package(由于天朝伟大的防火墙,大陆地区是无法成功的,除非你可以顺利FQ),不想爬墙的可以下载预编译好的Spark ,spark-0.7.2-prebuilt-hadoop1.tgz.gz   Spark shell的交互式分析 一.基础 概念: Spark的交互式脚本是一种学习API的简单

一般sbit编译器采成了scala运行工具.启动sbit命令行,输入console,命令行自动切换到scala编辑器面. scala>:paste 然后手动将XXX.scala中的代码拷贝到界面中,粘贴,换行.如果代码无错误,界面显示defined module Test. 然后输入XXX.main(Array())即可运行该XXX.scala脚本 Scala函数 scala> def salt()=println("salt"); false salt:() Unit r

编写 unix和 windows的 Scala 脚本 今天在看<Scala 编程>的时候看到附录了,里面提到了怎么在 unix 和 windows 下面编写 scala 脚本. 之前我也一直想用 scala 来在 unix 下写一些脚本,代替 shell,因为我对 shell 说实话不是很熟悉. 先直接给出一个可以正常的运行的例子把: #!/bin/sh exec scala "$0" "$@" !# 1.to(10).foreach(println)

解惑:在Ubuntu18.04.2的idea上运行Scala支持的spark程序遇到的问题 一.前言 最近在做一点小的实验,用到了Scala,spark这些东西,于是在Linux平台上来完成,结果一个最简单的入门程序搞了一两天,出了汗颜之外,对于这些工具的难用性也有了深刻的认知,难怪Hadoop的几个公司会渐渐走向衰落. 二.解惑 如果大家看过我之前的博客就知道,我是用过Hadoop,spark的,当时就遇到了非常多的麻烦,这些产品迭代的比较快,每个版本对于之前的兼容性可以说是微乎其微,因此版本

[大数据从入门到放弃系列教程]在IDEA的Java项目里,配置并加入Scala,写出并运行scala的hello world 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8615984.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 点击下面菜单查看大数据入门全部教程 大数据从入门到放弃 网址: http://www.cnblogs.com/blog5277/category/1179528.html *********************************

Spark Standalone 部署配置 Standalone架构 手工启动一个Spark集群 https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 通过脚本启动集群 编辑slaves,其实把worker所在节点添加进去 配置spark-defaults.conf 启动集群(我这里是三节点集群) 在浏览器打开页面 修改 spark-env.sh 文件 先停止 在重新启动一下 再次访问网页 下面跑一个Job实例 ./spark-su

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami

idea中scala编程环境及建立maven工程 1.下载idea软件并破解:http://blog.csdn.net/nn_jbrs/article/details/70139178 2.安装scala 首先在安装好了idea后,要运行scala程序首先在自己的主机上安装Scala,scala的安装参考百度经验:http://jingyan.baidu.com/article/d5a880ebb2e51a13f047cc46.html 3.scala插件安装 在idea上运行Scala需要安装

Spark sql 对SQL语句的处理,先将SQL语句进行解析(parse)形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作.查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析,绑定,优化和生成物理计划等过程,Catalyst是Spark SQL最核心的部分,其性能优劣将决定整体的性能. spark SQL由Core,Catalyst,hive和hive-thriftserver 4个部分组成: core 负责数据的输入输出,从不

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一

scala支持脚本 1)在/opt/scala-script下创建一个文件hello.scala 编辑内容如下: $ hello ,this is the first scala script 2)运行脚本 scala脚本的命令行参数保存在名为args的scala数组中.scala里,数组以0开始,可以通过在括号里指定索引值来访问数组元素.scala里数组 args 的第一个元素是:args(0),而不是像Java那样的:args[0].现在,把以下内容写到新文件: HelloWithArgs.

Spark程序使用Scala进行单元测试 1.Rdd测试 2.无返回值方法测试 3.测试私有方法 原文作者:大葱拌豆腐 原文地址:Spark程序进行单元测试-使用scala 1.Rdd测试 spark程序一般从集群中读取数据然后通过rdd进行转换,这其中涉及到集群,每次修改bug,上传到集群再运行测试,代价还是挺大;所以尽可能先本地进行单元测试,以减少在集群上运行时错误,特别是map等各种tranforms动作的逻辑错误:以下示例用于测试本地返回rdd相关的方法(利用spark本地模式进行单元测

powershell,mutex,互斥,进程互斥,脚本互斥 powershell脚本互斥例子,在powershell类别文章中,声明原创唯一. powershell 传教士 原创文章 2016-07-02 允许转载,但必须保留名字和出处,否则追究法律责任 ---[前言]--- 有时候我们希望脚本并发,用多进程.多线程尽快地跑.也有时我们希望同时只能运行一个脚本. linux中bash的做法是,脚本先检测特定文件,没有就建立这个文件,并运行.运行完后就删除. 这种方法对于powershell来说已

monkeyrunner脚本使用Python语法编写,但它实际上是通过Jython来解释执行. Jython是Python的Java实现,它将Python代码解释成Java虚拟机上的字节码并执行,这种做法允许在Python中继承一个Java类型,可以调用任意的 Java API . 本文档主要是可以实现在eclipse环境中运行Monkeyrunner脚本.所需要的环境和工具如下:win7 os.jdk.eclipse.sdk.python.jython.模拟器或真机设备. 在前两章中,我们分别

本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算.GraphX图计算.MLlib机器学习.Spark SQL.Tachyon文件系统.SparkR计算引擎等主要部件. Spark Streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序,要构建一个强大的Spark应用程序 ,spark  Streaming是一个值得借鉴的参考,spa

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写.python在生物信息.统计.网页制作.计算等多个领域都体现出了强大的功能.python和其他脚本语言如java.R.Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序.本文给大家介绍一下如何在命令行里运行python脚本 工具/原料 python:CMD命令行:windows操作系统 方法/步骤 首先下载安装python,建议安装2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,体验较差.   打开文

最近公司要弄关于IOS下自动化打包的东西,研究了用命令行的形式来代替手工的方式来处理.即: 用xcodebuild 和xcrun  语法来进行脚本实现.    但由于语法的结构够了,另一个问题产生了,这个语句放在哪里呢? 能否类似于windows 下的bat 东西一样可以双击一下就可以运行命令行呢?      当然另一方面是由于自己对mac 系统下的一些命令不熟练的原因,所以也查找了相关的解决方案,如下:   mac终端下运行shell脚本   1.写好自己的 脚本,比如aa.sh   (如果你

摘自: http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1938238 . 最近设计一个数据统计系统,系统中上百种数据统计维度,而且这些数据统计的指标可能随时会调整.如果基于java编码的方式逐个实现数据统计的API设计,工作量大而且维护起来成本较高;最终确定为将"数据统计"的计算部分单独分离成脚本文件(javascript,或者Groovy),非常便捷了实现了"数据统计Task" 与 "数据统计规则(计算)"解耦,且可

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Task的提交源码解读 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5423906.html SchedulerBackend是一个trait,它配合TaskSchedulerImpl共同完成Task调度.执行.资源的分配等.它的子类如下所示,不同的子类对应的不同Spark不同的资源分配调度.详见图1. 图1 SchedulerBackend子类继承图 Spark中不同(集群)模式进行资源的分配是