摘要:1、DataFrame简介: 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据据集,类似于传统数据库听二维表格,DataFrame带有Schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 类似这样的 2、准备测试结构化数据集 people.json
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摘要:依赖冲突:NoSuchMethodError,ClassNotFoundException 当用户应用于Spark本身依赖同一个库时可能会发生依赖冲突,导致程序奔溃。依赖冲突表现为在运行中出现NoSuchMethodError或者ClassNotFoundException的异常或者其他与类加载相关
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摘要: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/
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摘要:对于从Kafka、Flume以及Kinesis这类数据源提取数据的流式应用来说,还需要额外增加相应的依赖项,下表列出了各种数据源对应的额外依赖项:
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摘要:Spark SQL有两种方法将RDD转为DataFrame。 1. 使用反射机制,推导包含指定类型对象RDD的schema。这种基于反射机制的方法使代码更简洁,而且如果你事先知道数据schema,推荐使用这种方式; 2. 编程方式构建一个schema,然后应用到指定RDD上。这种方式更啰嗦,但如果你
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摘要:Spark远程调试 本例子介绍简单介绍spark一种远程调试方法,使用的IDE是IntelliJ IDEA。 1、了解jvm一些参数属性 -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8888 这里对上面的几个参数进
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摘要:Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群。 Apache Mesos—通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用。 Hadoop YARN—Ha
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摘要:执行时需要传入的参数说明 Usage: spark-submit [options] <app jar | Python file> [app options] 参数名称 含义 --master MASTER_URL 可以是spark://host:port, mesos://host:port,
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摘要:前提是已经安装了Hadoop============================ SetUp Spark=============================Configuration spark-env.sh HADOOP_CONF_DIR=/opt/data02/hadoop-2.6....
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摘要:1. Spark定义 构建与计算集群之上支持大数据集的快速的通用的处理引擎a)快速: DAG、Memoryb)通用:集成Spark SQL、Streaming、Graphic、R、Batch Processc)运行方式:StandAloneYARNMesosAWSd)数据来源:Hdfs Hbase ...
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摘要:1、下载下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html选择下载源码2、源码编译1)解压tar -zxvf spark-1.4.1.tgz2、编译spark有三种编译方式1.SBT编译2.Maven编译前提:1.JDK 2.Maven 3.Scalamvn编译 ...
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