IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出,它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store,扩展自RDD[(K, V)],可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支,所以在使用时需要引入特别的对其的支持。
这个错误出现过若干次了,每次出现都想记录一下可是都忘了,然后下一次再遇见就又要搞很久才能解决,其实这本身是IntelliJ IDEA 2017.2的一个bug,只要修改一处配置就好了。
在软件项目开发中,依赖项管理是至关重要的一环。sbt(Simple Build Tool)作为Scala领域最常用的构建工具之一,提供了便捷的依赖项管理机制,既支持托管依赖项,也支持非托管依赖项。sbt 使用 Apache Ivy 作为其依赖管理系统,支持 Maven 和 Ivy 依赖格式。本文将对sbt的依赖管理逻辑进行一些个人观点上概述,水平有限,还请见谅。
有用过 sbt 开发项目的同学应该都有这样的体会,换个环境,sbt 经常会出现编译项目出错的情况,导入 IDEA 又各种报错,尤其是在 github 上找到一个 sbt 编译的项目,想 clone 下来导入 IDEA 中阅读源码,跑跑测试用例,debug 进去看看实现原理等等…
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外,Spark 提供了简单易用的 API,几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程,介绍了 Spark 的安装,Spar
最近在做NBU Oracle备份的恢复测试,执行恢复时报错ORA-27211: Failed to load Media Management Library,具体处理过程如下: 一、错误信息
在编写spark程序的过程中,如果以master=local的方式是可以正常搞定的,然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错,通过源码查看,主要是AKKA通信与序列化之间的问题,而其核心原因是scala版本不匹配的问题。默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的,而2.11版本的还需要自己搞定。
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
原创声明,禁止转载 构建微服务并不容易,特别是当微服务变得越来越多时,而且好多微服务可能由不同的团队提供和维护,这些微服务彼此交互并且变化很快。 文档、团队交互和测试是获得成功的三大法宝,但是如果用错误的方式进行,它们会产生更多的复杂性,而不是一种优势。 我们可以使用像Swagger(用于文档),Docker(用于测试环境),Selenium(用于端到端测试)等工具,但是我们最终还是会因为更改API而浪费大量时间,因为他们不是说谁适合来使用它们,或者设置合适的环境来执行集成测试,而是需要生产数据(希望是匿
使用gRPC作为云平台和移动前端的连接方式,网络安全应该是必须考虑的一个重点。gRPC是支持ssl/tls安全通讯机制的。用了一个周末来研究具体使用方法,实际上是一个周末的挖坑填坑过程。把这次经历记录下来与各位分享。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
开始学习spark ml了,都知道spark是继hadoop后的大数据利器,很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包,就是MLlib。
sbt类似与maven, gradle的项目管理工具,主要用在scala,也可以用在java项目,本文介绍一下常用的使用命令和语法 安装 mac brew install sbt redhat¢os # remove old Bintray repo file sudo rm -f /etc/yum.repos.d/bintray-rpm.repo curl -L https://www.scala-sbt.org/sbt-rpm.repo > sbt-rpm.repo sudo mv sbt
问题导读 1.sbt在IntelliJ IDEA里面比较慢,该如何解决? 2.如何在window里面更改阿里源? 3.如何在Linux里更改源? 上一篇spark开发环境详细教程1:Intel
要使用Spark库,你首先必须了解的东西是Spark package。它有点像Spark的包管理器。当你给Spark集群提交job时,你可以到存放Spark package的网站下载任何package。所有package都存放在这个站点。
SparkSQL context 在执行sql语句时,现在使用spark.sql()替换sqlContext.sal()
准备环境 安装JDK8 单击这里下载并安装JDK8,安装完成后在命令行查看Java的版本号: C:\Users\Lenovo>java -version java version "1.8.0_111" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode) 如果上面的命令执行报错,请手动将路径"Java安装目录/bin"
问题描述:监控短信通知一oracle服务器磁盘空间告警,登录主机后确认为备份目录使用率过高,此目录只做rman备份,且rman保留策略为1份,正常不可能磁盘空间告警,查看rman备份脚本,备份存储在本地磁盘,其中脚本中删除过期备份策略没有问题,如下: report obsolete;
在Ubuntu 20上离线安装Joern,由于Joern通常需要通过互联网从其官方源或GitHub等地方下载,但在离线环境中,我们需要通过一些额外的步骤来准备和安装。(本人水平有限,希望得到大家的指正)
1. 如何确定play项目的版本? - Play 2.x 打开play项目根目录下project/plugins.sbt文件,找到添加sbt-plugin这一行,例如: addSbtPlugin("com.typesafe.play" % "sbt-plugin" % "2.2.1") sbt-plugin的版本号决定play项目的版本号。 2. Idea如何导入play项目? - Play 2.x 执行play idea生成idea项目 在Idea中,单击
https://github.com/claudemamo/kafka-web-console
背景是这样的:手上有一个学长之前实现的Spark项目,使用到了GraphX,并且用的Scala编写,现在需要再次运行这个项目,但如果直接在IDEA中打开项目,则由于各种错误会导致运行失败,这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。 注意:默认你的机器已有Scala环境,项目使用IDEA打开,对Sbt不做要求,因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
最经安装了Intellij IDEA后,导入之前开发的项目,运行买方法,一直都报同样的错误,还以为是idea的版本问题
问题导读 1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程? 2.IntelliJ IDEA安装,需要安装哪些软件? 3.IntelliJ IDEA如何安装插件? 各种开发环境的搭建,其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程,其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven,sbt等。后来的发展过程中,为了更加方便我们编程,于是发展出来了,更高级的编程工具,Java有eclipse等工具,而Scala有IntelliJ IDEA.当然eclipse也可以写Scala代
Java -version确认已经切换版本成功,要不centos 7默认自带的是java8 java1.8.
IntelliJ IDEA 2023.2版本已经发布!新版本带来了令人振奋的功能和改进,包括AI助手的引入,为你的开发工作提供智能驱动;IntelliJ Profiler的升级,使性能分析更加直观;以及GitLab集成,让团队协作更加高效。这次更新还涵盖了用户体验、Java改进、运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等多个方面,让你的代码质量和开发效率得到全面提升。立即升级到IntelliJ IDEA 2023.2,体验全新的开发世界!
从上次编译了技术预览版2.0.1之后,官网终于放出了正式版本的2.0.0版本。 Spark Release 2.0.0(见http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-0-0.html) Apache Spark 2.0.0 is the first release on the 2.x line. The major updates are API usability, SQL 2003 support, performance improvemen
IntelliJ IDEA 2023.2 引入 AI Assistant,通过一组由 AI 提供支持的功能助力开发。 升级的 IntelliJ 分析器现在提供编辑器内提示,使分析进程更加直观详尽。 此版本还包括有助于简化开发工作流的 GitLab 集成,以及其他多项值得关注的更新和改进,如下所述:
1. 安装 sbt 打开 terminal,检查 java 版本,安装 sbt: http://www.scala-sbt.org/release/docs/Installing-sbt-on-Mac.html $ java -version $ brew install sbt $ sbt about Getting org.scala-sbt sbt 0.13.16 ---- 2. 下载 jetbrains 的 community 版本, 安装 Scala plugin 打开 dmg 文件安装:
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析,包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容,让读者对 Spark 有更深入的了解。同时,本文还提供了实践案例,让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
【导读】笔者(许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后,在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
这篇文章是关于怎样将play 2.2.3的工程迁移到play 2.3.0 1、安装sbt 0.13.5,去官网下载sbt 0.13.5: http://www.scala-sbt.org/download.html,安装完之后, 修改工程下的project/build.properties文件。 修改sbt版本: sbt.version=0.13.5 2、升级scala到2.11.1(可选),由于play 2.3 同时支持 scala 2.10 和 scala 2.11所以,可以不用升级到2.11,
网上有很多关于spark R的安装过程,但是按照那个过程总是出错。当然最常见的问题是:
上一篇中,提到了使用pt-fingerprint来做sql指纹采集,实际发布到生产环境后,发现有些问题。
SBT 是 Scala 的构建工具,全称是 Simple Build Tool, 类似 Maven 或 Gradle。 SBT 的野心很大,采用Scala编程语言本身编写配置文件,这使得它稍显另类,虽然增强了灵活性,但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。另外由于SBT默认从国外下载依赖,导致第一次构建非常缓慢,使用体验非常糟糕! 如果你是一名Scala初学者,本文希望帮你减轻一些第一次使用的痛苦。
写这篇是因为PolarDB比赛很重要的一点是控制内存。C++只有2G,Java也只有3G,而6400W的键值对,即使只是Long类型,也需要16 * 64 * 10e6 ≈ 1G的内存,这还不包括其他对象引用的相关开销,所以内存控制在这里是非常重要的,因为稍不小心就会被CGroup无情地kill掉。因此在比赛开始没多久的时候我就研究了一下使用怎样的HashMap可以达到内存最简的状况。在这个过程中,顺便使用了JMH来分析了一下几个侯选库的性能。因为初赛相对来说比较简单,而且HashMap实际上在复赛时候的Range操作上没有发挥余地,所以我决定将这篇写下来分享给大家,希望能帮助更多对比赛有兴趣的同学找到一个比较好的入手点。
近日,JetBrains 正式发布 IntelliJ IDEA 2021.1,这也是今年的首个新版本。开发者可以从官网或通过 Toolbox App 进行下载。当然,Ubuntu 用户们也可以在 IDE 内或者使用快照进行升级。
idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core
1.yum install sbt 2.如果不行,则 curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo sudo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/ sudo yum install sbt sbt 二进制文件发布到 Bintray,而Bintray 方便地提供了RPM资源库。你只需要将存储库添加到你的软件包管理器将检查的地方。 3.手动安装,目前官网提供的是可以直接运行的地址:http:/
实验环境建议使用jdk11,如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk,可以切换到新安装的jdk11:
很多 Java web 应用和服务,包括开源的和商业化的(比如 Alfresco, iRise, Confluence等),都倾向于将 Apache Tomcat Servlet 引擎整个嵌入到他们的分发包中。Atlatisan公司甚至只支持他们自己提供的嵌入式Tomcat 包,不再提供 WAR/EAR 形式的分发包。这些安装包包含了整个 Tomcat 引擎和配置文件,看起来确实有点大材小用。在大多数配置中,默认的配置文件甚至从来不会变动。真的有办法可以在代码中启动 Tomcat 并且只需要 tomcat 的 jar 文件作为依赖么?在下面的教程中,我们将会对 Jetty (Jetty 是一个为此目的而设计的一种嵌入式 servlet 引擎)进行测试,同时还会展示如何将 Jetty 迁移到 Tomcat 。
目录 前言 若干坑 总结 一、前言 近期干了一件事情,将geotrellis程序移植到CDH中(关于CDH,可以参考安装ClouderaManager以及使用ClouderaManager安装分布式集群的若干细节),本以为这是件很简单的事情,没想到跟安装CDH一样却碰到了许多的坑,很多事情真的就是这样,我们不去亲自实践觉得都是简单的,当我们真正甩开膀子去干的时候却发现会遇到各种各样的问题,但是当我们将这些一个个解决的时候,你收获的将不仅是美好的结果,更是很多通过学习无法得到的东西,这应该就是古
Spark App(用Spark APIs编写的)需要submit到Spark Cluster运行,对于Scala编写的代码,提交之前要用sbt或者maven把以下内容:
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因此可以
转自:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/maven-network-problem/
首先来介绍下,今天的主角“傻白甜”(SBT:Simple Build Tools), 其功能与 Maven 和 Gradle 类似。其是由 Scala 编写,对于新手入门不是太友好,如果只是写纯 Java 的 Bug ,大可不必和自己过不去,但是如果你经常使用 Spark 等大数据工具,还是有点必要学学使用的。而且 Sbt 默认会从一些奇奇怪怪的地方下载依赖,相信大家的第一次,都不会很美好( Sbt 的项目构建异常缓慢,而且还经常会失败),笔者也不例外,所以有了这篇文章,希望对你有些帮助。
这就是说,真正能够促进数字经济良性发展的自由主义,必须以维护和促进良性竞争机制为总之。诈骗和抢劫当然不是良性竞争,既然如此,一个纵容诈骗和抢劫,并且掩护恶性和犯罪的机制,当然是反自由主义的。
cmak在github上有已经编译好的安装包,我在JDK1.8环境中无法运行,于是才有了上一步的源码编译,我想使用JDK1.8编译,使得安装包可以在JDK1.8环境中运行,结果使用JDK1.8编译都编译不过,于是,只好老老实实的使用JDK11来安装cmak了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云