在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上. GSpark C

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用. 本文的目标是写一个基于kafka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行. 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用. 一个Consumer应用:CusomerApp -

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用. 本文的目标是写一个基于akka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行. akka是什么? akka的作用 akka的名字是action kernel的回文.根据官方定义:akk

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 本文的目标是写一个Spark应用,并可以在集群中测试. 创建一个Scala的工程- SimpleAPP 建一个目录SimpleAPP mkdir SimpleAPP mkdir -p SimpleAPP/src/main/scala 建一个SimpleAPP/src/main/scala/SimpleApp.scala文件 这个程序会进行MapReduc

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据

1.准备 本文主要讲述如何在Ubuntu 16.04 中搭建 Spark 2.11 单机开发环境,主要分为 3 部分:JDK 安装,Scala 安装和 Spark 安装. JDK 1.8:jdk-8u171-linux-x64.tar.gz Scala 11.12:Scala 2.11.12 Spark 2.2.1:spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz 需要注意的是,Spark 版本与 Scala 版本需要匹配一致. Note: Starting version 2.0,

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我

转载地址:http://jingpin.jikexueyuan.com/article/47043.html 本文先叙述如何配置eclipse中maven+scala的开发环境,之后,叙述如何实现spark的本地运行.最后,成功运行scala编写的spark程序. 刚开始我的eclipse+maven环境是配置好的. 系统:win7 eclipse版本:Luna Release(4.4.0) maven是从EclipseMarket中安装的,如图1. 当初构建eclipse+maven环境时,仅

准备条件 我用的Eclipse版本 Eclipse Java EE IDE for Web Developers. Version: Luna Release (4.4.0) 我用的是Eclipse for Java EE, 这个和Eclipse 是一样的 最好是用高版本的Eclipse,版本太低的话不支持Scala-IDE 1.安装Scala-IDE 在Eclipse中开发Scala程序需要有scala插件,我们现在安装scala插件 下面是安装过程截图 Scala IDE用于提供scala语

安装Scala 1,到http://www.scala-lang.org/download/ 下载与Spark版本对应的Scala.Spark1.2对应于Scala2.10的版本.这里下载scala-2.10.4.tgz. 2,解压安装Scala 1), 执行#tar -axvf scala-2.10.4.tgz,解压到/root/spark/scala-2.10.4. 2),在~/.bash_profile中添加如下配置: export SCALA_HOME=/root/spark/scala

Apache Kafka近日推出0.11版本.这是一个里程碑式的大版本,特别是Kafka从这个版本开始支持“exactly-once”语义(下称EOS, exactly-once semantics).本文简要介绍一下0.11版本主要的功能变更,下面中的每一项都值得专门写篇文章好好聊聊. 一.修改unclean.leader.election.enabled默认值 Kafka社区终于下定决心要把这个参数的默认值改成false,即不再允许出现unclean leader选举的情况,在正确性和高可用

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,

Kafka 1.0版本发布 1.0.0 2017年11月1日发布 源码下载: kafka-1.0.0-src.tgz(asc,sha512) 二进制下载: Scala 2.11 - kafka_2.11-1.0.0.tgz(asc,sha512) Scala 2.12 - kafka_2.12-1.0.0.tgz(asc,sha512) 我们为多个版本的Scala构建.这只在你使用Scala的时候很重要,你需要为你使用的同一个Scala版本构建一个版本.否则任何版本应该工作(建议2.11). K

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

[rdd 惰性执行] 为了提高计算效率 spark 采用了哪些机制 1-rdd 基于分布式内存数据集进行运算 2-lazy evaluation  :惰性执行,即rdd的变换操作并不是在运行该代码时立即执行,而仅记录下转换操作的对象:只有当运行到一个行动代码时,变换操作的计算逻辑才真正执行. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds [ rd

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

1.概述 Kafka系统的灵活多变,让它拥有丰富的拓展性,可以与第三方套件很方便的对接.例如,实时计算引擎Spark.接下来通过一个完整案例,运用Kafka和Spark来合理完成. 2.内容 2.1 初始Spark 在大数据应用场景中,面对实时计算.处理流数据.降低计算耗时等问题时,Apache Spark提供的计算引擎能很好的满足这些需求.Spark是一种基于内存的分布式计算引擎,其核心为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets简称,RDD),它支持多种数

场景:使用Spark Streaming接收Kafka发送过来的数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: Kafka发送过来的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab zhangsan lisi wangwu zhaoliu MySQL的表city结构为:id int, name varchar bj sz sh 本案例的结果为:select s.id, s.name, s.cityId, c.name from student s join city c on s.city

dumpheap 时提示: 0:105> !dumpheap -stat The garbage collector data structures are not in a valid state for traversal. It is either in the "plan phase," where objects are being moved around, or we are at the initialization or shutdown of the gc h