Hive 前言 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中,每个Bucket是一个文

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式

本文将分两部分来介绍如何在IntelliJ IDEA中运行Java/Scala/Spark程序: 基本概念介绍 在IntelliJ IDEA中创建和运行java/scala/spark程序 基本概念介绍 IntelliJ IDEA 本文使用版本为: ideaIC-2020.1 IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java编程语言开发的集成环境.IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具,它的旗舰版本还支持HTML,CSS,PHP,MySQL,Python等,免费版只支持Jav

搭建spark本地环境 搭建Java环境 (1)到官网下载JDK 官网链接:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html (2)解压缩到指定的目录 >sudo tar -zxvf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jdk //版本号视自己安装的而定 (3)设置路径和环境变量 >sudo vim /etc/profile 在文件的最

Spark认识&环境搭建&运行第一个Spark程序 2017-07-09 17:17 by 牛仔裤的夏天, 181 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spar

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3

阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 给出一段C程序,画出用上述文法产生这段C程序的完整语法树. 程序:冒泡算法C程序 点此文字查看原图(完整图片) #include <stdio.h> main() { int i,j,temp; ]; ;i<;i++) scanf ("%d,",&a[i]); ;j<=;j++) { ;i<-j;i++) ]) { temp=a[i]; a[i]=

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma

首先,目标是写个python脚本,跑spark程序来统计hdfs中的一些数据.参考了别人的代码,故用了luigi框架. 至于luigi的原理 底层的一些东西Google就好.本文主要就是聚焦快速使用,知其然不知其所以然. python写Spark或mapreduce还有其他的方法,google上很多,这里用luigi只是刚好有参考的代码,而且理解起来还是简单,就用了. 上代码: import luigi, sysfrom datetime import datetime, timedeltafr

夜间多个任务同时并行,总有几个随机性有任务失败,查看日志: cat -n ads_channel.log |grep "Caused by" Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.io.IOException: Rename cannot overwrite non empty destination directory /tmp/hadoop-hdfs/mapred/local/ Caused by: jav

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

如何在本地使用scala或python运行Spark程序   包含两个部分: 本地scala语言编写程序,并编译打包成jar,在本地运行. 本地使用python语言编写程序,直接调用spark的接口,并在本地运行.     一,scala在本地能成功调用并运行spark接口的主要原理: spark发布版会将spark所有能力,和依赖包一起打包成spark-assembly.jar,并能够在单机模式下运行spark的local模式. spark发布版提供spark-submit等工具来提交jar和

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

[hxsyl@CentOSMaster spark-2.0.2-bin-hadoop2.6]# ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar 注意在hxsyl下,在root下运行提示hdfs上的historyserverforSpark没有权限,擦,好奇怪啊,另外运行后在hdfs上查看结果spark的用户

使用IDEA运行Spark程序 1.安装IDEA 从IDEA官网下载Community版本,解压到/usr/local/idea目录下. tar –xzf ideaIC-13.1.4b.tar.gz mv idea-IC-135.1230/ /usr/local/idea 为了方便使用其bin目录下的命令,把它配置在"/etc/profile"目录下. export PATH=$PATH:/usr/local/idea/ idea-IC-135.1230/bin 2.安装Scala插件

自从开始学习spark计算框架以来,我们老师教的是local模式下用eclipse运行spark程序,然后我在运行spark程序时,发现控制台的日志颜色总是显示为黑色,哇,作为程序猿总有一种强迫症,发现老师软件下的日志是红色的而我软件下的日志是黑色的.这种情况下就不能安心写spark代码.于是历时一个多月,我终于解决了这个问题. 首先,我在百度的过程中,网上说的是改log4j的jar包,还有在eclipse里面下各种各样的插件,这些我都试过了,发现最好的情况只有一部分的颜色能变,其余还是有一些为

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai

问题: windows开发机运行spark程序,抛出异常:ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path,但是可以正常执行,并不影响结果. // :: WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicab

sbt打包Scala写的Spark程序,打包正常,提交运行时提示找不到对应的类 详述 使用sbt对写的Spark程序打包,过程中没有问题 spark-submit提交jar包运行提示找不到对应的类 解决 编译环境没有变化,将代码拷贝到其他项目下打包可以运行,无解 偶然发现IDEA打开的sbt文件显示很多错误,查看详情发现存在错误:java-lang-ClassNotFoundException-org-jetbrain,遂谷歌之,找到了这个网页 ,说是IDEA的bug,打开use sbt she

hadoop:hadoop2.2 ,windows myeclipse环境: Eclipse调用hadoop运行MR程序其实就是普通的java程序可以提交MR任务到集群执行而已.在Hadoop1中,只需指定jt(jobtracker)和fs(namenode)即可,一般如下: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.128.138:9001")