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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

org.apache.hadoop

hadoop-client

2.6.0

javax.servlet

*

org.apache.spark

spark-core_2.10

1.6.1

org.apache.spark

spark-streaming_2.10

1.6.1

org.apache.spark

spark-mllib_2.10

1.6.1

org.scala-lang

scala-library

2.10.5

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 JavaSparkContextgetContext(String taskName) {

JavaSparkContextsc = 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

Spark和MapReduce在计算过程中通常都不可避免的会进行Shuffle,两者至少有一点不同:

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。就是说MapReduce的Map Task和Reduce Task是进程级别的,而Spark Task则是基于线程模型的,就是说mapreduce 中的 map 和 reduce 都是 jvm 进程,每次启动都需要重新申请资源,消耗了不必要的时间(假设容器启动时间大概1s,如果有1200个block,那么单独启动map进程事件就需要20分钟)

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类基本都是范型,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

t 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) {