package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apa

1.Wordcount.scala(本地模式) package com.Mars.spark import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Mars on 2017/1/11. */ object Wordcount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkwordcountApp")

Spark WordCount的两种方式. 语言:Java 工具:Idea 项目:Java Maven pom.xml如下: <properties> <spark.version>1.2.0</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId&g

spark wordcount中一共经历多少个RDD?以及RDD提供的toDebugString    在控制台输入spark-shell   系统会默认创建一个SparkContext   sc https://blog.csdn.net/zhongqi2513/article/details/81513587 spark程序集群提交, spark-submit的学习 https://vimsky.com/article/3491.html

Scala所需依赖 <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.11.8</version> </dependency> Scala WordCount代码 val source: List[String] = Source.fromFile("./sr

spark wordcount程序 IllegalAccessError错误 这个错误是权限错误,错误的引用方法,比如方法中调用private,protect方法. 当然大家知道wordcount业务很简单,都是调用依赖的方法,最后在一篇博客讲了错误:spark 2.2 读取 Hadoop3.0 数据异常 我试了下,解决了,我没有像他依赖那么多. Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessError: class org.apa

  原文地址:http://mzorro.me/post/55c85d06e40daa9d022f3cbd   WordCount可以说是分布式数据处理框架的”Hello World”,我们可以以它为例来剖析一个Spark Job的执行全过程. 我们要执行的代码为: sc.textFile("hdfs://...").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect 只有一行,很简单也很经典的代码.

一.使用数据 Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system.It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools inc

spark支持的常见文件格式如下: 文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件 1.文本 只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数,就可以读取一个文本文件: scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /tmp/20171024

WordCount.Scala代码如下: package com.husor.Spark /** * Created by huxiu on 2014/11/26. */ import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.SparkContext._ object SparkWordCount { def main(args: Array[String]) { println("Test is st

使用的ide是eclipse package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) {

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster(Local[*]).setAppName("wordCount") val sc=new SparkContext(conf) sc.textFile("/input").flatMap(" ").map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/output") sc.stop val co

一.用Java开发wordcount程序 1.开发环境JDK1.6 1.1 配置maven环境 1.2 如何进行本地测试 1.3 如何使用spark-submit提交到spark集群进行执行(spark-submit常用参数说明,spark-submit其实就类似于hadoop的hadoop jar命令) pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077

1.文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单. (1)文本文件 读取: 将一个文本文件读取为一个RDD时,输入的每一行都将成为RDD的一个元素. val input=sc.textFile("...") 也可以将多个完整的文本文件读取为一个pair RDD,其中键为文件名,值是文件内容. 例如: val input=sc.whoTextFiles("...") 保存: resulet.saveAsTextFile(outputfile) (2)J

准备的测试数据文件hello.txt hello scala hello world nihao hello i am scala this is spark demo gan jiu wan le 将文件上传到hdfs中 #创建hdfs测试目录 hdfs dfs -mkdir /user/spark/input/ #上传本地文件hello.txt到hdfs hdfs dfs -put ./hello.txt /user/spark/input/ 代码(改为读取hdfs上的数据,并写入hdfs)

pom.xml 点击查看代码 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> &l

Attempting to run http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html#a-standalone-app-in-scala from source. This line val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) reports compile valu

一.读写Parquet(DataFrame) Spark SQL可以支持Parquet.JSON.Hive等数据源,并且可以通过JDBC连接外部数据源.前面的介绍中,我们已经涉及到了JSON.文本格式的加载,这里不再赘述.这里介绍Parquet,下一节会介绍JDBC数据库连接. Parquet是一种流行的列式存储格式,可以高效地存储具有嵌套字段的记录.Parquet是语言无关的,而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起,适配多种语言和组件,能够与Parquet配合的组件有: * 查询引擎: Hiv

首先,我先定义一个文件,hello.txt,里面的内容如下: hello sparkhello hadoophello flinkhello storm Scala方式 scala版本是2.11.8. 配置maven文件,三个依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.

1.创建scala maven项目 选择骨架的时候为org.scala-tools.archetypes:scala-aechetype-simple 1.2 2.导入包,进入spark官网Documentation选择第二个-选择自己的spark版本-选择programming guides-选择第二个-查看spark版本对应的依赖的版本 将pom中的内容为: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xs