引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,

1.下载spark:spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz 2.解压至D:\bigdata\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 3.配置环境变量 HADOOP_HOME:D:\bigdata\hadoop-2.7.2 SPARK_HOME:D:\bigdata\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 Path中添加:%HADOOP_HOME%\bin;%SPARK_HOME%\bin; 4.运行 先运行Hadoop 再运行spark cd D:\b

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

在这里配置的是在命令行下运行spark的环境用来学习,最后结果如下,可运行简单的代码. 0.jdk.scala和spark的版本问题 有关版本如官网所示,我想要强调的是spark至今并不支持jdk11,只支持到jdk8(jdk1.8).如果版本不对,你跑普通的代码都会报类.函数不存在的错误,我所下载的版本如上图所示spark2.4.3.scala2.11.12.java1.8. 1. 安装环境 在win10 64位系统中,我已经安装好jdk.scala,并设置好了环境变量JAVA_HOME.SC

Windows下搭建Spark+Hadoop开发环境需要一些工具支持. 只需要确保您的电脑已装好Java环境,那么就可以开始了. 一. 准备工作 1. 下载Hadoop2.7.1版本(写Spark和Hadoop主要是用到了Yarn,因此Hadoop必须安装) 下载地址:http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.1/ 下载其中的hadoop-2.7.1.tar.gz并解压到一个固定目录作为Hadoop安装目录. 2. 下载支持插件 下载地址:

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

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

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

1.将hadoop-2.6.1.tar.gz解压到本地 配置环境变量 HADOOP_HOME E:\kaifa\hadoop-2.6.1\hadoop-2.6.1 HADOOP_BIN_PATH %HADOOP_HOME%\bin HADOOP_PREFIX %HADOOP_HOME% 配置path E:\kaifa\jdk1.7.0_21\bin;%HADOOP_HOME%\bin;%HADOOP_HOME%\sbin; 2.用idea新建一个maven项目 导入hadoop依赖包 File>

Windows下运行Hadoop,通常有两种方式:一种是用VM方式安装一个Linux操作系统,这样基本可以实现全Linux环境的Hadoop运行:另一种是通过Cygwin模拟Linux环境.后者的好处是使用比较方便,安装过程也简单.在这里咱们就来看看第二种方案:如何再Windows下快速安装一个Hadoop环境,并结合Eclipse开发环境研究和调整Hadoop代码. 整个安装过程包括以下三大步骤: 安装和配置Cygwin(http://cygwin.com/install.html) 安装和配

ZHUAN http://www.cnblogs.com/one--way/archive/2016/08/29/5818989.html http://www.cnblogs.com/one--way/p/5814148.html 前提条件: 1.Spark Standalone 集群部署完成 2.Intellij Idea 能够运行 Spark local 模式的程序. 源码: 1 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} 2 imp

[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

运行 Spark on YARN Spark 0.6.0 以上的版本添加了在yarn上执行spark application的功能支持,并在之后的版本中持续的 改进.关于本文的内容是翻译官网的内容,大家也可参考spark的官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 1. 在yarn上执行spark 需要确保提交spark任务的客户端服务器上, HADOOP_CONF_DIR 或者 YARN_CONF_DIR 目录中包

如何安装Spark 安装和使用Spark有几种不同方式.你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera,HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用.或者你也可以使用在云端环境(如Databricks Cloud)安装并配置好的Spark. 在本文中,我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它.最近Spark刚刚发布了1.2.0版本.我们将用这一版本完成示例应用的代码展示. 如何运行Spark 当你在本地机器安装

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

为了让Scala运行起来还是很麻烦,为了大家方便,还是记录下来: 1.首先我下载的是IDEA的社区版本,版本号为15. 2.下载安装scala插件: 2.1 进入设置菜单. 2.2 点击安装JetBrains plugin 2.3 输入scala查询插件,点击安装 说明:我的IDEA已经安装,所以这里面没有显示出来安装按钮,否则右边有显示绿色按钮. 3.新建Scala工程 3.1 新建工程 通过菜单:File---->New Project 选择Scala工程. 并且设置项目基本信息,如下图:

Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Spark 自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark 应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. 在分布式环境下,Spark 集群采用的是主/ 从结构.在一个Spark 集群中,有一个节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)节点,与之对应的工作节点被称为执行器(executor)节点.驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信,它们也都作为独立的J

1. 安装Docker, 见上篇. 2. 安装ubuntu:    docker run --name dcSpark ubuntu 3. 运行 Bash:     docker exec -ti dcSpark /bin/bash 4. apt-get update 5. apt-get install software-properties-common 6. 添加PPA软件源:  add-apt-repository ppa:webupd8team/java 7. 然后更新系统,刷新软件源

1.安装jdk(配置JAVA_HOME,CLASSPATH,path) 2.安装scala(配置SCALA_HOME,path) 3.安装spark Spark的安装非常简单,直接去Download Apache Spark.有两个步骤: ● 选择好对应Hadoop版本的Spark版本,如下图中所示: ● 然后点击下图中箭头所指的spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz,等待下载结束即可. 这里使用的是Pre-built的版本,意思就是已经编译了好了,下载来直接用就好,Spar

本文转自:http://ifeve.com/spark-mesos-spark/ 在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行. 在Mesos集群中使用Spark的主要优势有: 可以在Spark以及其他框架(frameworks)之间动态划分资源. 可以同时部署多个Spark实例,且各个实例间的资源分配可以调整. 工作原理 在独立部署的Spark集群中,下图里的Cluster Manager代表Spark master.然而,在Mesos集群中,

Spark- Linux下安装Spark 前期部署 1.JDK安装,配置PATH 可以参考之前配置hadoop等配置 2.下载spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz,并上传到服务器解压 [root@srv01 ~]# tar -xvzf spark--hadoop2..tgz /usr/spark--hadoop2. 3.在 /usr 下创建软链接到目标文件夹 [root@srv01 usr]# ln -s spark--bin-hadoop2. spark 4.修改配置文件