7、然后点击build.sbt文件,文件内容会自动生成,其中name:=是项目名称,version:=是版本号,scalaVersion:=是scala版本号,如下图所示: 8、然后向build.sbt中添加对应的依赖包,打开maven,然后搜索org.apache.spark,如下图所示: 9、然后选择spark-core,选择spark的版本为2.4.0和scala版本2.11,如下图所示: 10、选择好...
您提到的版本表示您要将哪个版本的scala用于spark核心。您需要检查集群上的scala版本，以确定它是2.10版...
在1.3版本中,Spark SQL正式脱离Alpha版本,提供了更好的SQL标准兼容。同时,Spark SQL数据源API亦实现了与新组件DataFrame的交互,允许用户直接通过Hive表格、Parquet文件以及一些其他数据源生成DataFrame。用户可以在同一个数据集上混合使用SQL和data frame操作符。新版本提供了从JDBC读写表格的能力,可以更原生地支持Postgres...
val scala2Version = "2.12.20" // 定义Spark版本号 val sparkVersion = "3.5.3" // 引入Spark核心库 "org.apache.spark" %% "spark-core" % sparkVersion, // 引入Spark SQL库 "org.apache.spark" %% "spark-sql" % sparkVersion, // 引入Spark流处理库 "org.apache.spark" %% "spark-streaming"...
1.Spark Core和Spark SQL 首先,让我们考虑一下幕后的新功能。Spark Core和Spark SQL引擎中引入了许多更改,以帮助加快查询速度。加快查询的一种方法是使用动态分区修剪来读取较少的数据。另一个是在执行过程中调整和优化查询计划。 1.1 动态分区修剪 动态分区修剪(DPP)背后的想法是跳过查询结果中不需要的数据。DPP最...
MaxCompute中默认使用的是阿里云的镜像,无需手动引入spark-core_2.11阿里云版本的依赖。 如果您需要使用阿里云的spark-core_2.11版本,可以在pom.xml文件中添加以下依赖: org.apache.spark spark-core_2.11 2.11.0 添加该依赖后,在MaxCompute中使用spark-core_2.11版本的代码如下: from pyspark.sql import SparkSession ...
2. Spark core 子模块 Storage 简介 Storage 子模块模块负责RDD (persist(包括cache))、Shuffle中间结果、Broadcast变量的存储及管理。 Storage模块主要分为两层: ①通信层:storage模块采用的是master-slave结构来实现通信层,master和slave之间传输控制信息、状态信息,这些都是通过通信层来实现的。
我们在Spark-Core源码精读(2)、Master中的schedule详解已经分析了一部分源码,我们简单的回顾一下(我们这里都是假设集群是Standalone模式的,所以直接看Executor启动的部分): schedule中的最后一句就是:startExecutorsOnWorkers(),我们从这里开始: private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = { // Right now this ...
一般情况下,我们使用spark之前,都需要下载源码,然后根据自己的集群环境(也就是Hadoop版本)进行编译,然后再安装使用。 Spark下载: http://spark.apache.org/downloads.html 打开页面后,做出如下选择,即可开始下载源码 在这里我们使用1.6.1的源码 Spark编译
频繁的hiveConf初始化，需要读取core-default.xml,hdfs-default.xml,yarn-default.xml ,mapreduce-default...