scala和java混合的spark程序之前使用其他配置始终有报找不到包的情况,尝试了一下如下配置可以打包成功.<build> <pluginManagement> <plugins> <!-- 编译scala的插件 --> <plugin> <groupId>net.alchim31.maven</groupId> <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId&g

学习用Eclipse+Maven来构建并打包一个简单的单词统计的例程. 本项目源码已托管于Github –>[Spark-wordcount] 第一步 在EclipseIDE中安装Scala插件在Eclipse中安装Scala插件 第二步 创建Scala Project创建Scala 项目 第三步 给Scala项目注入maven依赖将Scala 项目 转为 Maven 项目 pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0

很多时候,我们需要对编写的程序进行打包,这个时候,我们可以借助一些项目构建工具,如maven, sbt, ant等,这里我使用的是maven. 打包成可执行有主类的jar包(jar包中无依赖) 以下是配置打包成可执行,带主类的jar包: <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId&

>>>>spring cloud 多模块 >>>>在idea上使用maven插件打包,欲打包成jar包后 进行部署 >>>> 报错:程序包XXX不存在 ============================================================================== OK,开始研究这个问题: 1.服务开始打包啦,先使用clean进行清理 一般清理都会成功,就是删除target目录下的编译的cl

使用Maven对JAVA程序打包-带主类.带依赖 http://blog.csdn.net/strongyoung88/article/details/54097830

一.前期准备 前期的环境准备,在Linux系统下要有Hadoop系统,spark伪分布式或者分布式,具体的教程可以查阅我的这两篇博客: Hadoop2.0伪分布式平台环境搭建 Spark2.4.0伪分布式环境搭建 然后在spark伪分布式的环境下必须出现如下八个节点才算spark环境搭建好. 然后再在本地windows系统下有一个简单的词频统计程序. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext im

正常打包maven pom配置如下 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> <hive.version>1.2.1</hive.version> </properties> <dependencies> <!--添加hive依赖--> <dependency> <groupId

第一种方式 操作:将第三方jar文件打包到最终形成的spark应用程序jar文件中 应用场景:第三方jar文件比较小,应用的地方比较少 第二种方式 操作:使用spark-submit提交命令的参数: --jars 要求: 1.使用spark-submit命令的机器上存在对应的jar文件 2.至于集群中其他机器上的服务需要该jar文件的时候,通过driver提供的一个http接口来获取该jar文件的(例如:http://192.168.187.146:50206/jars/mysql-connec

在上一篇博客中,我们通过Storm.Net.Adapter创建了一个使用Csharp编写的Storm Topology - wordcount.本文将介绍如何编写Java端的程序以及如何发布到测试的Storm环境中运行. 如果你觉得对你有帮助,欢迎Star和Fork,让更多人看到来帮助完善这个项目. STEP1: 克隆storm官方示例项目 storm-starter: $ git clone git://github.com/apache/storm.git && cd storm/ex

我们首先提出这样一个简单的需求: 现在要分析某网站的访问日志信息,统计来自不同IP的用户访问的次数,从而通过Geo信息来获得来访用户所在国家地区分布状况.这里我拿我网站的日志记录行示例,如下所示: 1 121.205.198.92 - - [21/Feb/2014:00:00:07 +0800] "GET /archives/417.html HTTP/1.1" 200 11465 "http://shiyanjun.cn/archives/417.html/" &

由于项目需要讲maven项目打包为jar包,由于之前没类似经验,百度找例子走了不少弯路,这边随手记录下,网上说的 开发工具:eclipse jar包管理:maven 一般打包出来的jar包分为两种 一类是没用引用第三方jar包的,他是不能不能直接用的,需要把你打的jar包内引用的第三方jar包引用一下,如果没用maven工具就需要拉在WEB-INF/lib目录下,用了maven的在pom.xml内配置即可, 二类是引用了第三jar包的,这边可以直接使用,单独就可以运行,不需要再去依赖其他jar,

通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序   一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击configure下拉菜单中的plugins选项: 2.在弹出对话框中点击红框按钮: 3.在弹出最新对话框的搜索栏输入scala,在筛选出的内容中选择红框部分,点击右侧install按钮开始下载插件: 本人在测试过程中通过install自动

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************

前言 记录 Jenkins + gitlab + maven 自动打包部署后端项目详细过程! 需求背景 不会偷懒的程序员不是好码农,传统的项目部署,有时候采用本地手动打包,再通过ssh传到服务器部署运行,这种方式对于单应用部署还算可以,不会耗费太大时间,但假如分布式项目,拆分为多个微服务部署,那么每个服务都打包部署一遍,发布上线可能会耗时非常久,Jenkins + gitlab + maven 可以实现自动打包,部署到远程服务器- 什么是gitlab? 程序员肯定都懂的,跟gayhub一样的东西

刚开始工作的时候,不熟悉,所以整理过这个文档. 一:导入git程序 1.准备 git链接 IDEA软件,最好是终极版 2.第一步选择从版本控制上选择git 3.拷贝源于目标地址 4.这时候根据引导进行下一步即可 这时可以进入项目. 5.选择git项目分支 二:配置jdk 1.前提 前提是将JDK的配置环境已经配置完成. 2.进入项目 选择File下面的Project Structure 2.关于jdk的选择 3.关于上一个步骤中的New一个JDK的讲解 单击new,选择JDK. 然后选择JDK安

如果通过不同的IDE打包,着实会觉得依赖性太大,并且容易出现错误,操作也比较复杂 同时,spring-boot-maven-plugin的使用感觉,相关配置太少,并且无法满足方便部署和运行的需求. 这里我们使用了,Maven的如下插件 下载 maven-jar-plugin,负责将应用程序打包成可执行的jar文件 maven-assembly-plugin,负责将整个项目按照自定义的目录结构打成最终的压缩包,方便实际部署 需求1,将依赖的jar提取到可运行的jar文件之外,我们使用maven-j

不多说,直接上干货!  spark-submit在哪个位置 [spark@master ~]$ cd $SPARK_HOME/bin [spark@master bin]$ pwd /usr/local/spark/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ll total -rwxr-xr-x. spark spark Feb beeline -rw-r--r--. spark spark Feb beeline.cmd -rw-r--r--. s

上一篇说到,在Spark 2.x当中,实际上SQLContext和HiveContext是过时的,相反是采用SparkSession对象的sql函数来操作SQL语句的.使用这个函数执行SQL语句前需要先调用DataFrame的createOrReplaceTempView注册一个临时表,所以关键是先要将RDD转换成DataFrame.实际上,在Spark中实际声明了 type DataFrame = Dataset[Row] 所以,DataFrame是Dataset[Row]的别名.RDD是提供

1. Idea自身打包方式 1.1 创建Artifacts 快捷键(Ctrl+Alt+Shift+S)打开项目的Project Structure.在Artifacts创建 接着,指定main class,如下: 最后,得到创建得到的artifacts 1.2 打包Artifacts 在菜单栏目选Build,最后一栏Build Artifacts 最后,在出现的窗口创建 得到打包结果: 2. maven打包方式 maven打包的步骤: 先mvn clean,再 package即可 如需把项目编译

前言:要在docker运行java(jar包)程序,就要把程序打包成docker镜像(以下简称镜像),可以先理解为镜像就是jar包 打包需要程序代码,java本身的打包环境(包括jdk和maven),以及docker,因此本文在装了以上环境的环境(尤其是装了docker)进行打包 首先要修改代码 使用ewater框架开发的程序,代码文件需要修改,才能进行打包成docker镜像 在此路径添加名为Dockerfile的文件 内容为: FROM openjdk:8-jdk-alpine VOLUME

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<Spark案例练习-PV的统计> 打开端口18080的历史服务,会发现没有历史日志,现在我们想要显示历史日志. 采取以下的方式 一: //1. 构建SparkContext上下文对象 val conf = new SparkConf() .setMaster(&