javaspark,javaspark使用jedis

发布时间：2023-01-09

本文目录一览：

  1. java 在本地调试spark引用异常如何解决
  2. spark java本地环境怎么搭建
  3. spark和java的关系
  4. Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别
  5. java的怎么操作spark的dataframe

java 在本地调试spark引用异常如何解决

你没有管理权限，意思如下:具有视图权限的用户：SET（管理员）；具有视图权限的组：SET（）；具有修改权限的USER：SET（管理员）；具有修改权限的组：SET（）；

spark java本地环境怎么搭建

  1. 环境准备
    • Eclipse 请不要使用最新的 Neon(4.6) ，太多Bug了。还是使用最新的 Mars(4.5) 系列吧。
    • JDK 版本8.x （Linux推荐Oracle， 没有测试过OpenJDK）
    • 因为只是用Java，因此无需安装Scala及其相应的插件
  2. 创建一个新的maven项目
  3. pom.xml 依赖配置： 
    <dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>javax.servlet</groupId>
    <artifactId>*</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
    <version>1.6.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
    <version>1.6.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId>
    <version>1.6.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.scala-lang</groupId>
    <artifactId>scala-library</artifactId>
    <version>2.10.5</version>
</dependency>

    这里只列出了必要的几个依赖。其他的请根据你自己的项目需求添加。

  4. 使用maven打包
    • 之后在Goal之中填写 clean package 即可。
    • 如果在修改了与Spark相关的代码之后，需要重新编译打包才行。否则会有异常提示。
  5. 代码编写注意事项： 在创建 JavaSparkContext 的时候，需要把自己加进去。 
    public static JavaSparkContext getContext(String taskName) {
    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(SparkConnUtils.getSparkConf(taskName));
    sc.addJar("target/sparkstat-0.0.1-SNAPSHOT.jar");
    return sc;
}
    其中 target/sparkstat-0.0.1-SNAPSHOT.jar 是 maven 运行之后生成的完整的 jar 包。

spark和java的关系

通常大家只是说Spark是基于内存计算的，速度比MapReduce要快。或者说内存中迭代计算。其实我们要抓住问题的本质。总结有以下几点：

  1. Spark vs MapReduce ≠ 内存 vs 磁盘
    • 其实Spark和MapReduce的计算都发生在内存中，区别在于：
      • MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO。
      • Spark则不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD（弹性分布式数据集，很强大）和DAG（有向无环图），其中DAG记录了job的stage以及在job执行过程中父RDD和子RDD之间的依赖关系。中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，且能够从DAG中恢复，大大减少了磁盘IO。
  2. Spark vs MapReduce Shuffle的不同
    • MapReduce在Shuffle时需要花费大量时间进行排序，排序在MapReduce的Shuffle中似乎是不可避免的；
    • Spark在Shuffle时则只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时；
  3. 多进程模型 vs 多线程模型的区别
    • MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。
      • 多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间。
      • Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的开销。
      • 多线程模型也有缺点，由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源。 总结： 关于Spark为什么比MapReduce快，或者Spark速度快于MapReduce的原因，总结至少有这几点不同之处吧。

Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

  1. 构建系统的选择，sbt更合适用来构建Scala工程，maven更合适用来构建Java工程。
  2. 对于spark中的API来说，Java和Scala有差别，但差别并不大。
  3. 如果用Scala开发spark原型程序，可以用spark-shell“打草稿”，或者直接使用spark-shell做交互式实时查询。
  4. 用Scala代码量将减少甚至一个数量级，不过Scala的使用门槛较高。 建议： 使用Scala构建spark作业，因为spark本身为sbt所构建，同时使用Scala开发spark作业将有助于理解spark的实现机制。
  • Scala相对Java语法更丰富，更简洁，写起来更像脚本，能够提高开发效率。
  • 使用Java的话代码会规范些，不过太臃肿，代码量更大。
  • 另外Spark基本使用函数式编程，使用Java的话可能需要写一大堆匿名类，而Scala只需要一个lambda表达式。
  • Java不支持自动类型推导，RDD类基本都是泛型，声明时需要写一串类类型，而Scala基本可以省略变量类型。
  • 另外，如果喜欢，可以混合Java和Scala，因为二者最终都是编译成class文件，使用Scala能够随意调用Java实现的类和方法。 从表面上看，无论采用哪种语言，都能完成一样的功能，只是代码量有多有少，开发人员根据自己的情况选择使用Java还是Scala都可。 据说目前最新的Java 8已经支持函数式接口了，Java 9也将推出Java Shell功能，慢慢地会变得和Scala一样简洁。

java的怎么操作spark的dataframe

import java.util.Properties;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
public class Demo_Mysql3 {
    private static Logger logger = Logger.getLogger(Demo_Mysql2.class);
    public static void main(String[] args) {
        // 你的代码逻辑
    }
}
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