注意：杀死yarn进程的命令 yarn application -kill applicationID 1.做这个实验之前你的服务器上最好装了cdh集群，以及添加必要的组件，如hadoop，oozie，...spark，yarn等。...2.需要准备一个关于spark的demo架包，我写的是WordCount功能的jar，网上关于这个的一大堆。...3.把需要的配置文件上传到你配置的hdfs路径上面，我配置的是hdfs://ctrl241:8020/usr/java这个目录下面 ? 4.然后在服务器上执行如下命令： ?...5.打开oozie的界面 ? 6.查看yarn的界面 ? 7.查看yarn的日志文件 ?
PlaneWar简介 a game-PlaneWar，Written by Python 这是一个用Python写的打飞机游戏，类似当年的微信打飞机。下面有相关的截图。...其实代码也很简单，就是一些加载图片，游戏的逻辑处理，加载游戏音效。怎么个Python游戏用的核心库：pygame。以后打算用Java再写一个。里面的代码就不详细介绍了。...有兴趣的可以访问我的GitHub项目。不过需要安装Python环境，最好是Python3环境。 GitHub地址：见文末 初始界面： 初始界面 如上图：程序运行之后的界面。
一时半刻我看得眼花缭乱，不禁问他：难道没有什么好的工具可以统一编辑、format、校验语法错误的事吗？他告诉我没有，至少在免费软件里没有。...从那刻起，我诞生了一个想法——撸一个和Flink SQL Helper差不多的插件，但是for Hive and Spark SQL。...我趁着国庆休假的时候完成了大部分逻辑，并陆陆续续自测、在公司里小范围推广，收集反馈，目前已经打磨的比较好了。那么现在就来给大家介绍介绍这个好东西。...3.结语 以上内容为Hive&Spark SQL Helper on VS Code v1.2.x版本的主要功能。...老规矩，如果大家有任何建议或者需求、问题反馈，可以在Github的Issue（github.com/camilesing/…）中反馈，我看到后会第一时间回复。
1.3 Hbase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库 1.4 Oozie Oozie 是运行在hadoop 平台上的一种工作流调度引擎，它可以用来调度与管理hadoop...在Hadoop.env.sh配置页面看到java环境变量是这样的，没有export吗？...非集群的机器上把 spark-submit 任务给集群？...答：把 /usr/local/service/spark和/usr/local/service/hadoop 拷贝到机器上试试 2018.11.25增补 问题10：请问客户要扩容master节点配置（...答：block & replica 对用户都是不可见的。 数据放COS上，能节约些CPU时间，对计算密集型任务是有好处的。
第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火...可以正常进入Hive命令行。 2.5 试试使用Hive 请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。 put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。 建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？ 其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。...机器学习确实牛逼高大上，也是我学习的目标。 那么，可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。 （全文完，文章来源：傅一航）
Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。 如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。...2.5 试试使用Hive 请参考1.1和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。 在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。...往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地； 从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。 put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。 建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？ 其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。
可以正常进入Hive命令行。 2.5 试试使用Hive 请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。...往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地； 从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。 put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。 建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？ 其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。...机器学习确实牛逼高大上，也是我学习的目标。 那么，可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。 ?
可以正常进入Hive命令行。 2.5 试试使用Hive 请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢?其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。...如何在Yarn上运行SparkSQL? 使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。...入门学习线路，数学基础;机器学习实战，懂Python最好;SparkMlLib提供了一些封装好的算法，以及特征处理、特征选择的方法。 机器学习确实牛逼高大上，也是我学习的目标。
第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火...可以正常进入Hive命令行。 2.5 试试使用Hive 请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。 put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。 建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？ 其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。...机器学习确实牛逼高大上，也是我学习的目标。 那么，可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。 End. 来源：36大数据
越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，...可以正常进入Hive命令行。 2.5 试试使用Hive 请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。 put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。 建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？ 其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。...机器学习确实牛逼高大上，也是我学习的目标。 那么，可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。
1.4 试试使用Hadoop HDFS目录操作命令; 上传、下载文件命令; 提交运行MapReduce示例程序; 打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。...Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。 如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。...往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地; 从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。 put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。 建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢? 其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。
可以正常进入Hive命令行。 2.5 试试使用Hive 请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。...3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。...那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢?其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令 把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。...如何在Yarn上运行SparkSQL? 使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。...Cloudera Impala： 对存储在Apache Hadoop的HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。
在本地电脑上，Spark会开多个进程来模拟分布式环境下的任务计算，所以即使在单机环境下，开发者也可以编写适用于分布式环境的程序，这大大地简化了程序的调试难度，也进一步加快了项目的开发进程。...我们可以对变量v进行broadcast操作，对其进行广播，然后在各个机器上使用的时候，使用.value来读取，而不是直接读取v的值。...所以Spark可以在Mesos和YARN这些Cluster Manager上运行。...在分布式环境下部署 在单机上调试好程序后，我们就可以将代码部署到分布式的机器上了。这里有个要求：每个分布式的机器节点上都必须安装相同版本的Spark。所以第一步就是再各个机器上安装Spark。...安装完Spark后，我们就可以通过下面的命令来启动各个节点的Spark了： 1.在要运行Driver程序（master）的机器上，在Spark根目录下，执行命令： .
下面简述一下在不同部署模式下，提交任务的命令；参考资料：Submitting Applications - Spark 3.3.0 Documentation 1.1 本地模式 该模式...运行Spark进程运行在本地机器上，受限于本地机器的资源，一般都是用来进行测试的。 ...在master处填写主进程运行的地址和端口 1.3 基于Hadoop YARN 部署 最常用的部署模式其实就是使用Hadoop提供的YARN资源管理框架，使用YARN作为调度器时，共有两种集群部署模式，...) 本地部署（默认:client) conf 键值对格式的任意Spark配置属性；对于包含空格的值，将”key = value”括在引号中，多个配置应作为单独的参数传递。...如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。
，可以在本机运行（我的 2014 Macbook Pro 仍运行有本地 HDFS、YARN 和 Hive 实例 ），也可以在 Hortonworks 的 HDP、Cloudera 的 CDH 或者 MapR...这些变化让组织可以改变 Hadoop 集群的运行方式，放弃在 YARN 上运行绝大部分批处理作业、分隔本地 ML 作业的传统方法，转而采用更现代化的基于容器的方法，利用 GPU 驱动的机器学习，并把云服务提供商集成到...Java、Scala、Python 和 R 中可以使用 Spark，从而为有 SME 的组织提供多种流行语言的支持。...云驱动的数据处理和分析稳步上升，Hadoop 的关注有所下降，可能会让人觉得这是一个“非黑即白”的状态——要么在云上，要么在本地。 我不赞同这种观点——混合方法可以将这两个领域中最好的东西带给我们。...我们可以维护一个本地 Hadoop 实例，将它提交到，比如说一个托管的机器学习服务，如 BigQuery 上的Google Cloud AutoML上， 可以携带部分不含个人验证信息的数据。
Spark环境搭建 上一篇《大数据最火的Spark你确定不来了解一下吗？（1）》给大家详细介绍了Spark，下面教给大家怎样去搭建Spark的环境. ?...1.Apache版直接下载官方编译好的基于Apache Hadoop的Spark即可 2.自己下载Spark源码基于CDH Hadoop重新编译 因为CDH5.14版 Spark基于Spark1.6版本较低...,且为了推广自家的Impala对Spark SQL进行了阉割,所以要重新编译 ?...表示在本地模拟N个线程来运行当前任务 spark-shell --master local[*] 表示使用当前机器上所有可用的资源 3.不携带参数默认就是 spark-shell --master...local[*] 4.后续还可以使用--master指定集群地址，表示把任务提交到集群上运行，如 .
：提交并运行 Spark 示例代码 WordCount，将 master 上某文件上传至 HDFS 里刚才新建的目录。...在程序接口层，Spark 为当前主流语言都提供了编程接口，如用户可以使用 Scala、Java、Python、R 等高级语言直接编写 Spark-App。...具体部署 HDFS 的步骤参考：【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS 3、验证HDFS启动成功：分别在 master、slave1~2 三台机器上执行如下命令，查看 HDFS 服务是否已启动...这让我对作业的执行过程有了更直观的了解，比如任务的运行时间、资源使用情况等。此外，结合 Hadoop 的 YARN 资源管理器，可以更加有效地分配资源，提高集群的整体性能。 ...在实验中，我体验到了分布式计算的优势。通过将数据分片分配到不同的工作节点上，Spark 能够并行处理大量数据，大幅提高了计算效率。
可参考本专栏前面的博客： 大数据软件基础（3） —— 在VMware上安装Linux集群-CSDN博客 大数据存储技术（1）—— Hadoop简介及安装配置-CSDN博客 （二）安装Python3版本...我这里下的是Spark 2.4.0版本，没有此版本的，也可以下载Spark 3.2.4或更高版本的。...Spark （3）local[K] 使用K个Worker线程本地化运行Spark（理想情况下，K应该根据运行机器的CPU核数设定) （4）spark://HOST:PORT...默认接口是5050 在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数： --master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动...为了避免其他多余信息对运行结果的干扰，可以修改log4j的日志信息显示级别，具体方法如下： [root@bigdata spark]# cd /usr/local/spark/conf [root@bigdata
目录 简介 特性 Spark运行模式 Mac本地安装 本文基于 Spark 2.4.1 进行演示，相关代码可以在我的Github上看到。...简介 Spark是一个分布式集群计算系统，类似Hadoop提供了强大的分布式计算能力，相比过去的批量处理系统，提供了处理更大规模数据的能力。Spark提供了Java、Python、Scala、R接口。...除常见的MapReduce运算外，还支持图、机器学习、SparkSQL等计算方式。 特性 高效 Speed，因为很多数据都在内存中，相比Hadoop，其处理更为高效。...Spark只负责运行任务调度和计算 Hadoop YARN : 集群运行在Yarn资源管理器上，资源管理交给YARN，Spark只负责进行任务调度和计算 Mac本地安装 首先从Spark官方网站下载合适的版本...启动命令 $ ./sbin/start-all.sh $ jps 21731 Jps 21717 Worker 21515 Master 使用JPS命令可以看到Master和Worker已经启动。
与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。...Spark 主要有四个特点： 高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身。下图是python使用Spark API的代码： ?...Spark 可以运行在各种平台之上，例如可以运行在：Hadoop, Mesos, Kubernetes, standalone等平台上，或者运行在 cloud上。...的操作 -Pmesos：编译出来的Spark支持运行在Mesos上 -Pyarn：编译出来的Spark支持运行在YARN上 那么我们就可以根据具体的条件来编译Spark，比如我们使用的Hadoop版本是...2.6.0-cdh5.7.0，并且我们需要将Spark运行在YARN上、支持对Hive的操作，那么我们的Spark源码编译脚本就是： [root@study-01 /usr/local/spark-2.1.0
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