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。
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤,如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半,起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
近日由于工作需要,突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。
虽说人生没有白走的路,新的一年来到,会的还是原来的知识,人的身价就摆在那里,无论怎么折腾,也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识,寻找自身的不足,查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货!以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧!废话不多说,直接上干货!
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
Flink支持运行与所有的类linux环境,比如linux,mac os x 和cygwin(windows),要求一个master节点,一个或者多个worker节点。再部署启动flink集群之前,要准备一下环境,对每个节点的环境要求是:
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时,Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎,原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石:其一,分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive
在自定义安装软件的时候,经常需要配置环境变量,下面列举出各种对环境变量的配置方法。
Linux是多用户的任务系统,对于每个用户都可以指定特定的用户变量。针对不同程序在不同的环境下运行就需要修改环境变量进行定制,本文介绍 Linux常见的环境变量设置方法,希望对你有帮助。
hello,你好呀,我是灰小猿,一个超会写bug的程序猿! 在日常开发中,对于需要部署到服务器上的项目,一般都需要在Linux服务器上进行,同时需要用到Nginx服务器, 所以这篇文章我就来记录一下在Windows环境和Linux环境下安装下载Nginx并使用。
一、以文件内容实例讲解: windows环境下,lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示:
一、以send_email.py文件内容实例讲解 windows环境下,lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示:
文章更新: 20170410 初次成文 问题提出: 其实这篇文章构思很久了,拖到现在才写...原因就在于在Linux Deploy上部署图形环境是一件坑多活累的工作:一来是因为兼容性原因,部署好的图形界面环境存在数量可观的Bug,并且小苏也无力解决这些Bug。二来是因为基础的Linux环境才是图形界面环境部署的前提,而最近由于各种原因,使用原始的部署方法已经越来越难部署成功基础的Linux环境了。 但这样看来,第一点倒不是什么大问题:毕竟手机不是为运行专业的Linux发行版而生,所以存在Bug
下载地址:https://nodejs.org/dist/v8.9.4/node-v8.9.4-x64.msi
原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法,这篇文章,介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台。。。
/etc/profile 范围:对所有用户生效 作用: a.定义USER变量 b.定义LOGNAME变量 c.定义MAIL变量 d.定义PATH变量 e.定义HOSTNAME变量 f.定义HISTSIZE变量 g.定义umask值 i.调用/etc/profile.d/*.sh文件 /etc/profile.d/*.sh 范围:对所有用户生效 说明:这是一族sh文件,没个都会被调用 例如: /etc/profile.d/lang.sh 作用:调用/etc/sysconfg/i18n设置语言环境 ~/.bash_profile 范围:用户自己的家目录,对自己生效 作用: a.调用 ~/.bashrc文件 b.在PATH变量后加入了":$HOME/bin"这个目录 ~/.bashrc 范围:用户自己的家目录,对自己生效 作用: a.定义alias别名 b.调用/etc/bashrc /etc/bashrc 范围:对所有用户生效 作用: a.定义PS1变量(登录以后的提示符样式) b.如果是无密码登录,则 定义umask值 定义PATH变量 调用/etc/profile.d/*.sh文件
俗语说,“磨刀不误砍柴工”。Hadoop操作前的准备工作可以加快Hadoop的操作与应用。
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最近在做宜立方商城项目时要求使用dubbo-Zookeeper服务搭建一个SOA服务架构,虽然在Windows环境下也可以启动Zookeeper服务,但是作为搭建服务的不二选择,使用Linux服务器搭建Zookeeper服务无疑更为合适,今天我们就在Linux环境下搭建一个基于Zookeeper的分布式服务注册中心。
《Docker下ELK三部曲》一共三篇文章,为您揭示如何快速搭建ELK环境,以及如何将web应用的日志上报到ELK用,三部曲内容简述如下:
解决Windows10下无法对docker容器进行端口访问(端口映射的问题) 问题详情 在Windows10系统服务器中安装了docker和docker-compose 并尝试在其中运行Nginx服务,映射也做好 问题:在主机的浏览器中,打开localhost:port无法访问对应的Web服务。 问题解析 原因:docker是运行在Linux上的,在Windows中运行docker,实际上还是在Windows下先安装了一个Linux环境,然后在这个系统中运行的docker。 也就是说,服务中使用的local
说了这么多其实还是建议如果有环境的话,程序员还是在Linux环境下开发的好。虽然刚开始有点难,但是后面会发现有很多好处。那么我们在Linux系统下开发首先会遇到的一个问题就是快捷方式。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据仓库工具无法处理完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
这里重点在与-I和-L参数。在前面gcc编译参数中我们讲到-I指的是头文件的搜索目录,-L是动态库的搜索目录。 这里我们就成功的进行了编译。 然后运行./main发现报错
个人博客:https://suveng.github.io/blog/
这个系列的博客贴的都是我大二的时候学习Linux系统高级编程时的一些实验程序,都挺简单的。贴出来纯粹是聊胜于无。
第一阶段:linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
在 Windows 中安装 Scala ,需要先安装 JDK, 参考 http://blog.csdn.net/zixiao217/article/details/52844169 安装JDK。
本文章应该适用于大部分此问题,当时也看了很多博客,但是都和我的Linux环境不匹配,就自己摸索出来了解决办法,比较详细,所以会有点啰嗦。
python中pydoc模块可以从python代码中获取docstring,然后生成帮助信息。
Linux是一个多用户多任务的操作系统,可以在Linux中为不同的用户设置不同的运行环境,具体做法是设置不同用户的环境变量。
平时开发大部人都是在提供了高效GUI的window下工作,但是真正部署环境普遍都是在Linux中,所以为了让开发环境和部署环境统一,我们需要在windows模拟LInux环境,以前我们可能通过虚拟机的方式实现,不过自从微软拥抱开源更加开发提供了Linux的Windows子系统(WSL)后,我们又多了一个选择,通过WSL运行linux程序(WSL比通过虚拟机来运行linux性能更强,耗费资源更小,安装linux环境最大只需要200多M)!经过几次调整WSL(用于Linux的Windows子系统,也被称为Bash for Windows)可以用于Docker for Windows。
目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
Gatling是一款功能强大的负载测试工具,它为易于使用,高可维护性和高性能而设计。
SpringBoot 可以直接部署在linux物理环境里面,也可以把springboot工程打包成镜像,以容器的方式来运行。在微服务框架下,springboot工程动辄几十上百,如果一个个都手动部署事毕会耗费很多的精力,linux环境配置也是很麻烦的,并且容易出错。如果我们把springboot打包成镜像,以docker作为工程的运行载体,就可以很容易保证运行环境的一致性。并且可以用Kuberates 来管理镜像,通过kubernates也可以编排镜像,这就为我们一键部署微服务提供了安全高效的方法,所以springboot Docker部署势在必行,本章节我们来学习一下 Springboot的 Docker部署。 这里共分了12个步骤,其实最关键的就4步。 0. 新建springboot-docker web工程 1. 指定端口信息 [可选] 2. 修改pom.xml [关键] 3. 创建restful api 4. 启动测试接口,测试成功 5. 打包jar 6. 移动配置文件到 dockerfile 目录 [可选] 7. 移动jar包 到 dockerfile 目录 8. 目前 打包成镜像的数据源已经配备完毕 9. 编写Dockerfile文件 [关键] 10. 上传到Linux环境[Linux 环境下已经安装 Docker 并且服务已经启动] 11. 打包镜像 [关键] 12. 启动镜像 [关键] 13. 测试接口
(1)、如果之前有启动过MySQL服务,则通过:net stop mysql命令(Windows系统)或者systemctl stop mysql命令(Linux环境)先停止服务。
如果你是在linux上安装httprunner环境,用的是python3的环境,安装成功后会发现hrun命令找不到,需添加软链接。
如果您想从网络服务器运行PHP脚本,您需要使用支持该脚本的网络服务器之一来配置它。对于Windows,IISWeb服务器是最受欢迎的服务器之一。另一方面,Apache和Nginx是其他操作系统广泛使用的网络服务器。
肯尼斯·蓝·汤普森最早用汇编语言创建了UNIX系统,后来与他的好“基友”丹尼斯·里奇(C语言之父),他们两个一同用C语言重新写了UNIX系统,但是操作系统的使用是需要收费的,就比如我们现在大多数人所使用的Windows系统等,都是需要收费的,只不过我们当初在购买电脑的时候就已经一次性付过了。 起源 在1991年的时候,赫尔辛基大学的一位学生林纳斯·本纳第克特·托瓦兹仿造unix操作系统,编写了一个操作系统,并将它开源,命名为Linux;后续越来越多的顶级工程师甚至民间黑客参与了这个项目,并为Linux提供自己编写的源代码。 开源VS闭源 评价一个操作系统的好坏无非就是看它的稳定性、安全性、以及执行效率等。 所谓开源,就是把自己的源代码暴露在外部,而Linux的开源,就使得世界上的顶级工程师还有民间大佬都能看得到里面的一些细微的错误,并加以改正,进而不断地完善不断地修正,而像Windows这种闭源的操作系统,由于只有参与写这个系统的人了解源代码,局限于自身的认知,所以可能会存在一些问题隐藏的很好,因此,相较于此,开源下的Linux系统的稳定性、安全性,以及效率方面都是高于闭源下的Windows系统的。
是不是不想装虚拟机,还想体验一下Linux?是不是自己的电脑不在,又想搞事情?今天给大家推荐几个在线就可以玩的Linux环境以及学习Shell的地方。
第一章 Scala 语言概述1.1 why is Scala 语言?1.2 Scala 语言诞生小故事1.3 Scala 和 Java 以及 jvm 的关系分析图1.4 Scala 语言的特点1.5
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