需求描述 因为最近想把一块东西封装成一个jar包，这样的话，在多个项目中就可以公共了。 就创建了一个SpringBoot项目，去掉了web模块。...遇到的问题 使用maven打包之后，但是其他引入了这个jar包之后的项目，是无法进行引入这个jar包里的对象的。如下面这个gif图片所示: 遇到的问题展示： ?...解决办法 我也是从网上查的，解决办法如下： 原来默认的plugin打包使用的是： org.springframework.boot
文档编写目的 本文主要描写如何在CDH7.0.3上开发Spark程序 IntelliJ IDEA新建Maven项目 ? ?...descriptorRefs> 分别添加Main和Test里的Scala...添加Scala代码 新建一个Scala Object ? 例如代码如下： 代码功能为简单地读取HDFS上的一个文件，进行wordcount，然后将结果输出到HDFS中。...在项目目录下运行mvn命令打包 mvn assembly:assembly ?...将sparkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar上传至服务器 运行spark作业 通过spark-submit将作业运行到YARN spark-submit --master yarn --deploy-mode
这里我采用的是第三种方式：使用 maven-shade-plugin 插件进行 ALL IN ONE 打包，把所有依赖的 Jar 一并打入最终包中。...：spark-streaming-flume 使用 mvn clean package 命令打包后会生产以下两个 Jar 包，提交 非 original 开头的 Jar 即可。...usr/appjar/spark-streaming-flume-1.0.jar 2.6 测试 这里使用 echo 命令模拟日志产生的场景，往日志文件中追加数据，然后查看程序的输出： Spark Streaming...版本一致 最好保证用于本地开发和编译的 Scala 版本和 Spark 的 Scala 版本一致，至少保证大版本一致，如都是 2.11。...usr/appjar/spark-streaming-flume-1.0.jar 参考资料 streaming-flume-integration 关于大数据应用常用的打包方式可以参见：大数据应用常用打包方式
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...从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼，而是希望替代Hadoop在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准，不过Spark还没有太多大项目的检验，离这个目标还有很大路要走。...大多数的情况下，你都需要把你的程序打包成一个jar，然后上传到Linux上，然后在执行测试，这样非常麻烦，你频繁改代码 就意味着，你得不断的打包，上传，打包，上传，这跟hadoop的调试是一样的。...sbt，专门针对scala项目的进行构建打包的 好吧，也许你需要一个demo来帮助你理解？...在IDEA中，创建一个Scala的SBT项目： 然后在build.sbt文件中，加入如下依赖： Java代码 name := "spark2117" version := "1.0"
通过IDEA安装Scala插件 ? 通过maven方式创建scala工程 ? 按照步骤 点击next 修改pom.xml中的文件 增加spark和scala相关的依赖 ?...在结果输出的路径可以查看到相关文件。 该任务的执行结果 ? 集群模式 编译打包 在生产环境下，通过在IDEA中编写程序，然后打成jar包，再提交到集群中。...可以利用mavne或sbt打包，小强一般用maven创建一个项目，利用maven来管理jar包的依赖。...使用maven打包，首先修改pom.xml中的mainClass，使其和自己对应的类对应起来 运行maven打包命令：mvn clean package 上传jar包到集群 编译打包成功后，将对应的jar...总结 我们讲到了spark在单机和集群模式下运行spark以及spark的使用。相比java代码，scala代码更简洁，spark是由scala开发的，由此可见scala在spark工程中的优势。
(JAVA_HOME)，建议使用1.8； 下载scala-sdk https://www.scala-lang.org/download/all.html 并解压到某个路径(如：~/tools/scala...)可以验证scala的版本或进行交互实验(scala官网推荐的图书《Programming in Scala, 3rd ed》中的实例均为在此模式下运行，故学习scala阶段到这一步就够了) 下载IntelliJ...图片 完成配置如下： 图片 为方便开发，将项目转换为maven项目以解决繁琐的依赖包问题，项目名右键–>Add Framework Support… 图片 图片 项目会自动引入pom.xml，变为scala...安装 下载安装包https://spark.apache.org/downloads.html 并解压(如：~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7)； 启动服务 启动master...注：pom中引入的这两个build插件是必须的，分别用于build java和scala。 测试 .
-3.1.3-bin-hadoop2.7\temp 如图 其中 SPARK_LOCAL_DIRS 是设置临时文件的存储位置，比如运行一个jar文件，就会先把文件放到这个临时目录中，使用完成后再删除...运行 spark-shell 运行报错 java.io.IOException: Failed to delete 当我们提交打包好的spark程序时提示如上报错。...bin里的文件覆盖到hadoop的bin目录下 D:\Tools\bigdata\hadoop-2.7.7\bin 创建项目 创建项目 项目名WordCount 在项目名称WordCount上单击鼠标右键...在IDEA开发界面的右侧，点击Maven图标，会弹出Maven调试界面 在Maven调试界面中点击package，就可以对应用程序进行打包，打包成JAR包。...这时，到IDEA开发界面左侧的项目目录树中，在“target”目录下，就可以看到生成了两个JAR文件， 分别是：WordCount-1.0.jar和WordCount-1.0-jar-with-dependencies.jar
注意：仅配置练习环境无需安装hadoop,无需安装scala. 1，安装Java8 注意避免安装其它版本的jdk否则可能会有不兼容spark的情况。...密码:fixh 下载后解压放入到一个常用软件的安装路径，如： /Users/liangyun/ProgramFiles/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2 对于Linux用户，和mac...三，通过spark-submit提交任务到集群运行常见问题 以下为在集群上运行pyspark时相关的一些问题， 1，pyspark是否能够调用Scala或者Java开发的jar包？...答：只有Driver中能够调用jar包，通过Py4J进行调用，在excutors中无法调用。 2，pyspark如何在excutors中安装诸如pandas,numpy等包？...当然，最简单直接的方案是把你想要的anaconda环境打包成zip上传到集群hdfs环境中。注意，你打包的机器应当和集群的机器具有相同的linux操作系统。
虚拟机服务器jdk选用1.8，包括完整生态的hadoop spark； 本地主机为win11，scala2.12.17，在idea集成环境中编写。...() } } 3.2.2 本地模式运行成功截图： 此为在spark中的local模式下运行，仅用于测试环境，在生产环境中需要打包进服务器。...jar包的名字可以通过配置finalname修改。我们所使用的依赖也需要全部打包进jar包上传到服务器，使用插件可以完成将所有依赖打包的操作。...上述事项只需要复制前文中我整理好的依赖管理即可正常打包使用，完整jar包大约293M。...2.解决了每次都要打包上传大文件依赖的问题，将--jars /opt/app/spark-dw-jar-with-dependencies.jar进行指定。 #!
在 Byzer 中使用 Scala/Java 编写 UDF, 随写随用，无需编译打包发布重启 内置 UDF....使用 Scala/Java 编写 UDF，然后发布成 Jar, 引入 Jar 包后，需要重启 使用基于 Hive 开发的 UDF 动态 UDF 动态 UDF的使用最简单，用户可以使用 Byzer 的 register...开发完成后，打包这个项目，生成 Jar 包，为了能够让 Byzer 识别到这些 UDF, 需要做三件事： 把 Jar 包丢到 Byzer 项目的 jars 目录里去 启动时，在启动脚本中添加一个参数 -...参考 Byzer build 项目。 Sandbox 版本,启动容器后，进入容器 /work 目录，然后将 Jar 包放到 /work/${SPARK_HOME}/jars 目录即可....命令行版本，则是在发行版根目录下的 libs/ 目录里。 使用基于 Hive 开发的 UDF 首先，按照前面内置函数中说的方式，将基于 Hive 规范的 UDF 函数的 Jar 包放到指定的目录中。
项目所在位置、Project SDK和Scala SDK，在这里设置项目名称为class3，关于Scala SDK的安装参见第2节《Spark编译与部署》下Spark编译安装介绍： 2.1.2 设置Modules...通过双击src目录或者点击菜单上的项目结构图标打开项目配置界面，如下图所示： 在Modules设置界面中，src点击右键选择“新加文件夹”添加src->main->scala目录： 在Modules...添加Java Library，这里选择的是在$SPARK_HOME/lib/spark-assembly-1.1.0-hadoop2.2.0.jar文件，添加完成的界面如下： 2.2 例子1：直接运行...第一步 配置打包信息 在项目结构界面中选择"Artifacts"，在右边操作界面选择绿色"+"号，选择添加JAR包的"From modules with dependencies"方式，出现如下界面.../ ls /app/hadoop/spark-1.1.0/ 2.3.3 运行查看结果 通过如下命令调用打包中的Join方法，运行结果如下： cd /app/hadoop/spark-1.1.0 bin
如下图，在红框1中输入项目名称，点击红框2，选择Scala SDK： ? 在弹出的窗口选择"2.11.12"版本，如下图： ? 点击下图红中的"Finish"，完成工程创建： ?...在弹出窗口选择前面安装的spark-2.3.3-bin-hadoop2.7文件夹下面的jar文件夹，如下： ? 如下图，弹出的窗口用来选择模块，就选工程目录即可： ?...-4bbb584a-c7c2-4dc8-9c7e-473de7f8c326 Process finished with exit code 0 构建打包，提交到spark环境运行 生产环境下一般是将应用构建打包成...jar，放到spark集群中运行，所以我们来操作构建打包； 在菜单上选择"File"->“Project Structure”，弹出窗口点击"Artifacts"，选择新增jar，如下图： ?...如果编译成功，在项目的out\artifacts目录下就会生成文件sparkscalademo.jar，如下： ?
部分，包括用IDEA打包 jar 上传执行 和IDEA远程提交执行，这里也都分别作了记录。...1 $ start-dfs.sh 因为 hadoop/sbin 以及 spark/sbin 均配置到了系统的环境中，它们同一个文件夹下存在同样的 start-all.sh 文件。...IDEA 项目打包 项目示例 这里的实例程序 读取 hdfs 文件 Vote-demo.txt，并且使用 GraphX 读取文件生成图，并打印图的边数。 ?...错误排查三 排除集群本身问题，尝试spark-submit 提交 采用不打包依赖的方式打包（注意打包后只有 300kb） ?...怀疑是版本的问题了，集群是 scala-2.11.8 + Spark-2.2.0 解决： 这里 修改 sbt 中 spark 的版本，原来的是 2.1.0 我擦！
新建一个maven子项目 为了方便管理，我们可以在母项目的基础上新建一个子项目 ? ? 建立完成后 本身的src我们可以删掉 ? 5....添加scala插件 由于已经添加过了，所以最后没有显示 ? 2. 创建WordCount.scala 1. 创建com.buwenbuhuo.spark ? 2....打包 ? 如上图所示，如果继续使用maven打包的话，会很慢不方便。这时候我们需要用到的是jar包打包的方式 1.打包前的准备 ? 2.选择所要打包的对象 ?...5.测试在此只给出测试语句 上传到Linux中，之后使用下列语句进行测试 bin/spark-submit --class spark.WordCount --master yarn input/spark_test...-1.0-SNAPSHOT.jar 2. idea 本地直接提交应用 package com.buwenbuhuo.spark import org.apache.spark.rdd.RDD import
，如Spark shell core，Streaming，python等 包含主要组件的源代码 examples 包含一些单机的Spark job Spark shell Spark的shell...能够处理分布在集群上的数据 Spark把数据加载到节点的内存中，故分布式处理可以秒级完成 快速迭代计算，实时查询，分析等都可以在shell中完成 有Scala shell和Python shell Scala...此处一定要选择对Module（不是默认）和要运行的MainClass ? 点击OK后，选择Jar打包后的路径 ? 使用命令： 启动master: ....\ScalaSparkTest\out\scalasparktest.jar not found 解决：修改setJar方法参数中的jar路径 错误：Could not connect to spark...，把全部依赖都打包了，90多M，但正常应该10多M，删掉无用的依赖，并且把sbt中spark-core的依赖设为provided模式 ?
scala 2.11.12 下载：https://www.scala-lang.org/download/ scala 2.11.12（Linux）：scala-2.11.12.tgz scala 2.11.12...（windows）：scala-2.11.12.zip IDEA 新建一个 Maven项目 ?...如何打包到集群？ 右击项目，选择 Open in Terminal，进入CMD控制台 ? 输入Maven编译命令 mvn clean package -DskipTest ?...-1.0.jar \ /user/spark/examples/resources/employees.json 注意事项 /home/spark/jar/spark-1.0.jar 是jar包在...Linux上的路径，jar包上传在哪就写哪 file:///home/spark/examples/employees.json 这行是传递的参数，file://表示employees.json文件在
建立项目、添加环境设置 3....id=UB72279bcfb49b8 下载 jar 包（注意版本2.11是scala的，2.4.7是spark的，根据你的版本改下面的下载链接就行） https://repo1.maven.org/maven2...建立项目、添加环境设置 创建文件夹路径，考入配套代码文件 D:\spark-2.4.7-bin-hadoop2.7\examples\src\main\scala\spark\ml\cookbook\chapter1...使用 idea 在 examples 文件夹下创建 maven 项目 设置 scala 文件夹为 Sources Root 设置 project structure...(y) // 创建新的 打包后的 rdd val zipedRDD = xRDD.zip(yRDD) zipedRDD.collect().foreach
在给代码带包成jar后，放到环境中运行出现如下错误： Exception in thread "main" java.io.IOException: No FileSystem for scheme:...SessionState.scala:95) at org.apache.spark.sql.internal.SessionState.catalog(SessionState.scala:95...(SQLAttack.scala) 这是因为 HDFS 的配置文件没写好，更改方式如下： 找到自己项目保存库的位置，依次点击： File -> Settings -> Build,Execution,...Deployment -> Build Tools -> Maven -> Local repository 这里的 Local repository 就是项目保存库的位置。... 将更改后的 core-default.xml 重新放入 hadoop-common-2.7.2.jar 中，再次打包就可以运行了
在我们的Scala项目中，可以直接将要依赖的jar包放在module的lib文件夹下，在使用sbt执行编译和打包任务时，会自动将lib下的jar包放入classpath中。...由于我们使用了sbt assembly，并编写了对应的脚本来支持整个产品的打包工作，最终打包的结果是一个完整的mort.jar包。换言之，我们要依赖的外部Jar包也将被打包到最终的jar文件中。...故而，第二个问题接踵而来：既然程序代码与外部jar包都被打包到最终的部署包中，当我们将该包拷贝到客户的部署环境中后，该如何将之前的mock包替换为真正的实现呢？...我注意到spark-submit提供了--jar参数，除了spark application这个jar包之外的其他jar包，都可以通过这个参数指定包，从而将其自动传送给集群。...该文件仍然不能作为内嵌的资源文件打包到部署包中。因为这个文件的内容需要区分测试环境和生产环境。在部署到生产环境中时，需要替换为另一个key文件。
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