sparkshell 配置 spark配置参数详解 随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-confi...
一. Spark shell配置 Spark shell默认就是可以访问的 spark-shell spark.sql("select count(*) from test.t2").show() image.png 二. Hive on Spark配置 2.1 问题描述 sethive.execution.engine=mr;selectcount(*)fromtest.t2;sethive.execution.engine=spark;selectcount(*)fromtest.t2; image.png 报错: ...
启动本地Spark shell。在命令行中输入spark-shell命令,即可启动本地Spark shell。 在Spark shell中,你可以使用Spark SQL来操作和查询数据。例如,你可以使用以下命令创建一个表并加载数据: 在Spark shell中,你可以使用Spark SQL来操作和查询数据。例如,你可以使用以下命令创建一个表并加载数据: 这将读取一个CSV文件...
一、下载安装spark,http://spark.apache.org/,选择合适版本后下载到本地,解压,bin目录下spark-shell文件就是spark命令行交互的入口。 二、下载安装windows平台下的hadoop配置包,https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin/tree/master/bin,下载后解压,解压完成后配置系统环境变量HADOOP_HOME为该解压后的...
测试是否安装成功:打开cmd命令行,输入spark-shell maven 构建工具安装(如果不用maven构建工具,不用装) 环境变量: MAVEN_HOME = D:\soft\apache-maven-3.6.3 MAVEN_OPTS = -Xms128m -Xmx512m path添加:%MAVEN_HOME%\bin 测试是否安装成功:打开cmd,输入mvn help:system...
如果搜索到了,会显示如下页面,即安装成功: 测试案例示例 3、Spark与Hadoop的交互 首先启动hadoop,输入jps后显示四个节点,即启动成功,如下图所示: 4、启动spark-shell 在/usr/local/spark目录下,运行: bin/spark-shell 显示如下页面后,即启动成功: 键入:quit,可以退出spark-shell...
单击待编辑项目所在行的作业编辑。新建Spark Shell类型作业。 在页面左侧,在需要操作的文件夹上单击右键,选择新建作业。 在新建作业对话框中,输入作业名称和作业描述,从作业类型下拉列表中选择Spark Shell作业类型。 单击确定。编辑作业内容。在作业内容中,输入Spark Shell命令后续的参数。示例如下。
$sbin/start-all.sh $cd $SPARK_HOME $sbin/start-history-server.sh 然后输入网址,显示如下 http://192.168.1.xxx:18080/ 2、运行spark-shell时,会自动创建SparkContex sc , $ cd $SPARK_HOME/sbin $ ./spark-shell --master yarn scala> val text = sc.textFile("file:///tmp.hello.txt") ...
无论是pyspark还是spark-shell都只是spark提供的最基础的工具,使用体验并不好,已经不太适合现在的需求了。好在针对这个问题也有解决方案,一种比较好的解决方式是配置jupyter notebook。 jupyter notebook是非常常用的交互式编程的工具,广泛使用。我们可以在jupyter notebook当中配置Scala和Pyspark。
spark-shell spark 提供的一个交互式的命令行,可以直接写代码 spark-shell master spark://master:7077 6.整合yarn 在公司一般不适用standalone模式,因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架 停止spark集群 在spark sbin目录下执行 ./stop-all.sh ...