spark scala练习 准备一个文件上传至hdfs hello word hello java hello python hello c++ 启动spark-shell spark-shell...获取到要计算的文件 val file = spark.read.textFile("test.txt") 统计该文件的行数 file.count() 获取第一行的内容 file.first()
] = Array(12, 14, 16, 18) 5.flatmap是一个一对多的map var rdd4 = rdd3.flatMap(x=>x to 20) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD...[Int] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap at :30 scala> rdd4.collect res6: Array[Int] = Array(
Scala 是 Scalable Language 的简写,是一门多范式的编程语言。 ? Scala 是一门多范式的编程语言,类似于 Java 。...1).Java和scala可以无缝混编,都是运行在JVM上的 2).类型推测(自动推测类型),不用指定类型 3).并发和分布式(Actor,类似Java多线程Thread) 4).特质trait,...interfaces 和 abstract结合) 5).模式匹配,match case(类似java switch case) 6).高阶函数(函数的参数是函数,函数的返回是函数),可进行函数式编程 spark...底层就是用scala编写的,所以想要更好的使用spark了解一下scala语言还是有必要的,并且从java看过去,scala很好理解,因为有很多语法和关键字都是一样的。
import scala.collection.mutable /** * @author CBeann * @create 2019-08-10 18:36 * 自定义分区器...extends Partitioner { val map = new mutable.HashMap[String, Int]() map.put("Java", 0) map.put("Scala...>2.1.1spark.version> scala.version>2.11.11scala.version> 2.7.3 org.scala-lang...scala-library ${scala.version}
Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1 编译异常 在Spark2代码中使用hbase-spark依赖包访问...JIRA中找到在代码中引用了HBaseContext时,使用Spark2编译Spark应用程序将会失败,因为HBaseContext模块引用了org.apache.spark.Logging。...同样也有Spark2的一个JIRA说明该问题: https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-13928 ?...2.在org.apache.spark包下创建一个Trait类型的Logging.scala类型,该类的内容通过Spark2源码找到 ?...将spark-core工程下org.apache.spark.internal.Logging类内容拷贝至我们工程下创建的org.apache.spark.Logging类中。 ?
当我们学习spark的时候,我们知道spark是使用Scala语言开发的,由于语言是相通的,所以对于传统程序员【Java,.net,c等】,我们能看懂Scala程序是没有问题的。...看来如果想顺利的学习,我们必须学一下Scala了。很多都是从变量定义,函数,类等入门。由于我们可能有些其他语言基础,这里我们从Scala符号入门。一文能帮助大家阅读比较常见的Scala程序。...$ scalac Test.scala $ scala Test colors 中的键为 : Set(red, azure, peru) colors 中的值为 : MapLike(#FF0000,...下面来看下Scala是函数的定义,我们就能明白了,int=的含义 ? scala中函数的定义是使用关键字def,然后函数名,括号中参数的定义,更是与传统语言反着来。...单从函数的定义,我们就能看出Scala打破了传统的函数定义,除了函数定义,其它还有很多地方,都反映了Scala思想,没有以前Java,c等那么严格。
本地运行没问题打成jar包提交spark集群报错 java.lang.ClassNotFoundException: (IDEA maven 打包的) 1.jpg 解决问题:先把jar包解压,看里面是否包含代码
、打包和操作 不再需要在生产环境部署时打包fat jar,可以使用provided风格 完全移除了对akka的依赖 mesos粗粒度模式下,支持启动多个executor 支持kryo 3.0版本 使用scala...2.11替代了scala 2.10 移除的功能 bagel模块 对hadoop 2.1以及之前版本的支持 闭包序列化配置的支持 HTTPBroadcast支持 基于TTL模式的元数据清理支持 半私有的...org.apache.spark.Logging的使用支持 SparkContext.metricsSystem API 与tachyon的面向block的整合支持 spark 1.x中标识为过期的所有...hash-based shuffle manager standalone master的历史数据支持功能 dataframe不再是一个类,而是dataset[Row]的类型别名 变化的机制 要求基于scala...2.11版本进行开发,而不是scala 2.10版本 SQL中的浮点类型,使用decimal类型来表示,而不是double类型 kryo版本升级到了3.0 java的flatMap和mapPartitions
at org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaRDD$KafkaRDDIterator.getNext(KafkaRDD.scala:164) at org.apache.spark.util.NextIterator.hasNext...org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:68) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask...(ShuffleMapTask.scala:41) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:64) at org.apache.spark.executor.Executor...java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615) at java.lang.Thread.run(Thread.java:722) Caused by: java.lang.ClassNotFoundException...(ClassLoader.java:423) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:356) ... 23 more 原因
https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/87510822 Scala语言在函数式编程方面的优势适合Spark应用开发,IDEA...是我们常用的IDE工具,今天就来实战IDEA开发Scala版的Spark应用; 版本信息 以下是开发环境: 操作系统:win10; JDK:1.8.0_191; IntelliJ IDEA:2018.2.4...(Ultimate Edition) 以下是运行环境: Spark:2.3.3; Scala:2.11.12; Hadoop:2.7.7; 如果您想在几分钟之内搭建好Spark集群环境,请参考《docker...将下载好的文件解压,例如我这里解压后所在目录是:C:\software\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 IDEA安装scala插件 打开IDEA,选择"Configure"->“Plugins...{SparkConf, SparkContext} /** * @Description: 第一个scala语言的spark应用 * @author: willzhao E-mail: zq2599
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例:统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括:Iterable...循环将列表中的每个元素都乘以2 scala> val list = scala.collection.mutable.LinkedList(1,2,3,5,6) scala> var currentList...) scala> val s = Set(1,2,3) s: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3) scala> s+1 res0: scala.collection.immutable.Set...[Int] = Set(1, 2, 3) scala> s+4 res1: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3, 4) scala>...(1, 2, 5) scala> val s = scala.collection.mutable.SortedSet("orange","apple","banana") s: scala.collection.mutable.SortedSet
初学者,记录学习spark的最基本东西,不忘记 在spark下启动scala: ..../bin/spark-shell 测试例子: sc.parallelize(1 to 1000).count() 在spark中启动python: .
("Tom") p: Person = Person@41eb94bc scala> p.makeFriend(p) Hello,my name is Tom,your name is Tom scala...就想trait的功能混入了类 举例来说,trait中可以包含一些很多类都通用的功能方法,比如打印日志等等,spark中就使用了trait来定义了通用的日志打印方法 scala> :paste // Entering...scala> s.sayHello Hi,I'm Tom,I have 2 eyes 在Trait中定义抽象字段 scala中的Trait可以定义抽象field,而trait中的具体方法则可以基于抽象...scala> p.msg res4: String = hello scala> p.makeFriends(p) hello,Tom I'm Tom,I want to make friends...trait调用链 scala中支持多个trait,一次调用多个trait中的同一个方法,只要让多个trait的同一个方法中,在最后都执行super.方法即可 scala> :paste // Entering
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce...
3, 2, 3, 5, 5, 6, 9, 8) scala> b.insert(1,1,2,9) scala> b res22: scala.collection.mutable.ArrayBuffer..., 8) scala> b.remove(1) res25: Int = 7 scala> b res26: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] =...scala> b res3: Array[Int] = Array(2, 2, 3, 4, 8, 9) scala> b.mkString res5: String = 223489 scala>...) scala> ages("Leo")=24 scala> ages("Leo") res3: Int = 24 //第三种创建方式 scala> val ages = Map(("Leo",30...[String,Int] = Map() scala> aggs("leo")=30 scala> aggs("jike")=40 scala> aggs("alice")=15 scala> aggs
现象 使用spark-submit提交一个Spark Streaming Application至yarn集群, 报错 Caused by: java.lang.ClassNotFoundException...(Checkpoint.scala:272) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext$.getOrCreate(StreamingContext.scala...$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:569) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit...$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:166) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala...(SparkSubmit.scala) 解决方案及原因 StreamingContext是这样创建的: val createStreamingContext = (checkPointDir:
blog.csdn.net/u014365862/article/details/100146543 有时候在构建pipeline时,sparkML中有些功能不存在需要自己定义,可以参考这个样例: (src/main/scala.../ml/dmlc/xgboost4j/scala/example/spark/OwnMLlibPipeline.scala) /* -----------------------------------...-------------- Description : Serializable Custom Transformer with Spark 2.0 (Scala) Author :...2019/08/29 ------------------------------------------------- */ package ml.dmlc.xgboost4j.scala.example.spark...import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession
很久没有看 Spark 的源码了,打开 IDEA,一堆报错,看了一下主要是 Scala 的问题,所以先删掉了 IDEA 里下载的 Scala SDK,然后重新安装,重新配置。...观看视频,最后可以看到,如果是通过 IDEA 来下载 Scala SDK 的包,默认是用 ivy 来做包管理工具的,你也可以用 maven 来下载,下载好后指定到 maven 下载到的地址。
defined class Student scala> val s = new Student[Int](11) s: Student[Int] = Student@a451491 scala>...此时就可以使用上下边界Bounds的特性 scala的上下边界特性允许泛型类型必须是某个类的子类,或者必须是某个类的父类 scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D...= Person@e344f14 scala> val p2 = new Person("leo") p2: Person = Person@6e96f3cd scala> p.makeFriends...scala> val s2 = new Student("Marry") s2: Student = Student@64c79b69 scala> val pa = new Party[Student...("fa") f: Father = Father@40f40221 scala> val c = new Child("cd") c: Child = Child@3d44f15d scala>
scala> s.updateName("leo1") scala> s.name res33: String = your name is leo1 private[this]的使用 scala>...// 使用scala.beans.BeanProperty代替 scala> import scala.beans.BeanProperty import scala.beans.BeanProperty...") scala> s.get getClass getName scala> s.getName res39: String = leo 辅助构造函数constructor scala> :paste...} 运行上述代码,需要放入.scala文件中,然后使用scalac编译,再用scala运行class文件 scala -Dscala.time HelloWorld App Trait的工作原理为:App...在实际开发中,比如spark的源码中,大量的地方使用模式匹配的方式来进行类型的判断 功能性上来说,与isInstanceOf一样,判断主要是该类以及该类的子类的对象即可,不是精准判断的 scala>