安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

查看hive source下面的pom.xml,可以找到官方默认发布的hive版本对应的spark版本,在实际部署的时候,最好按照这个版本关系来,这样出现兼容问题的概率相对较小. 下面面列出一部分对应关系,在实际部署中可以到github上去查询具体的版本对应关系,地址为https://github.com/apache/hive apache-hive-1.2.2-src <spark.version>1.3.1</spark.version>apache-hive-2.1.1-s

前言:工欲善其事,必先利其器.倘若不懂得构建一套大数据挖掘环境,何来谈Data Mining!何来领悟“Data Mining Engineer”中的工程二字!也仅仅是在做数据分析相关的事罢了!此文来自于笔者在实践项目开发中的记录,真心希望日后成为所有进入大数据领域挖掘工程师们的良心参考资料.下面是它的一些说明: 它是部署在Windows环境,在项目的实践开发过程中,你将通过它去完成与集群的交互,测试和发布: 你可以部署成使用MapReduce框架,而本文主要优先采用Spark版本: 于你而言,

在做项目的时候代码已经更新为hadoop 2.7  spark 2.1 scala 2.11.8版本,但是服务器版本使用的是hadoop2.6 spark1.6 以及scala2.10.6版本,,主程序包为main.jar启动程序使用 java -jar xxx.jar 但是使用过程中 报错 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.runtime.ObjectRef.create(Ljav a/lang

spark版本定制课程-第1课 1.学习本课程可以自己动手改进spark,或者给spark增加功能.增加某些官方没有提供的功能,通过本课程希望早就一些顶级spark专家,根据整个社会的需要对spark进行扩展或者定制.2.通过前三课就可以对spark streaming透彻理解3.为什么要对spark streaming为切入点对spark进行定制? #spark最开始并没有streaming等其他框架,最开始就是很原始的spark core,要做自己源码定制版本,以streaming作为切入点

Source code: Spark 源码,需要编译才能使用,另外 Scala 2.11 需要使用源码编译才可使用   Pre-build with user-provided Hadoop: "Hadoop free" 版,可应用到任意 Hadoop 版本   Pre-build for Hadoop 2.6 and later: 基于 Hadoop 2.6 的预先编译版,需要与本机安装的 Hadoop 版本对应.可选的还有 Hadoop 2.4 and later.Hadoop 2

spark-submit官方文档 :http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html Launching Applications with spark-submit ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key&

①csd包:http://archive.cloudera.com/spark2/csd/    下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jar ②parcel包:http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.2.0.cloudera1/ 下载 SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p0.142354-el6.parcel SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p

  2016年11月5日 We are proud to announce that Apache Spark won the 2016 CloudSort Benchmark (both Daytona and Indy category). A joint team from Nanjing University, Alibaba Group, and Databricks Inc. entered the competition using NADSort, a distributed s

使用spark-shell命令进入shell模式

今天在使用spark存储hbase的时候遇到异常Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.metric()Lio/netty/buffer/PooledByteBufAllocatorMetric; 心想肯定又是版本号不对应问题.后面经过一顿百度,明白了应该到集群管理系统上去查看对应的版本号.由于本项目使用的ambari集群管理系统,所以去

一 部署本地spark环境 1.1  安装好JDK       下载并安装好jdk1.7,配置完环境变量.   1.2 Spark环境变量配置       去http://spark.apache.org/downloads.html网站下载相应hadoop对应的版本,我下载的是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz,spark版本是1.6,对应的hadoop版本是2.6 解压下载的文件,假设解压 目录为:D:\Spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.将D:\sp

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala

在spark安装之前,应该已经安装了hadoop原生版或者cdh,因为spark基本要基于hdfs来进行计算. 1. 下载 spark:  http://mirrors.cnnic.cn/apache//spark/spark-1.4.1/spark-1.4.1-bin-hadoop2.3.tgz scala:   http://downloads.typesafe.com/scala/2.10.5/scala-2.10.5.tgz?_ga=1.171364775.609435662.14416

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

Tachyon编译部署 编译Tachyon 单机部署Tachyon 集群模式部署Tachyon 1.Tachyon编译部署 Tachyon目前的最新发布版为0.7.1,其官方网址为http://tachyon-project.org/.Tachyon文件系统有3种部署方式:单机模式.集群模式和高可用集群模式,集群模式相比于高可用集群模式区别在于多Master节点.下面将介绍单机和集群环境下去安装.配置和使用Tachyon. 1.1 编译Tachyon 1.1.1 下载并上传源代码 第一步   下

4.2.1 下载并安装spark 下载文件名:spark-2.4.4-bin-without-hadoop.tgz [hadoop@hadoop01 ~]$ tar -zxvf spark-2.4.4-bin-without-hadoop.tgz 4.2.2 配置linux环境变量 [hadoop@hadoop01 ~]$ gedit ~/.bash_profile [hadoop@hadoop01 ~]$ source ~/.bash_profile 新加入: #spark export SP

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

1.官方网址 http://spark.apache.org/ image.png 2.点击下载 下载最新版本目前是(2.4.3)此spark预设为hadoop2.7或者更高版本,我前面安装的是hadoop3.1.2后面试一下不知道兼容不具体地址:http://spark.apache.org/downloads.html image.png 跳转到此页面继续选择一个下载地址 image.png 选择我们下载好的spark安装包上传到我们的虚拟机 image.png 上传成功 [shaozhiq