java 开发api demo JAVA 开发spark自定义排序 考察spark自定义排序 方式一:自定义一个类继承Ordered和序列化,Driver端将数据变成RDD,整理数据转成自定义类类型的RDD,使用本身排序即可。 AI检测代码解析 package com.rz.spark.base import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext...
"--name", "test java submit job to spark", "--class", "MyTest",//指定spark任务执行函数所在类 "--executor-memory", "1G",//运行内存 "E:\\其他代码仓库\\spark\\out\\artifacts\\unnamed\\unnamed.jar",//jar包路径 }; SparkSubmit.main(arg0); } } 运行测试标签...
JavaPairRDD<String, Integer> scores = sc.parallelizePairs(scoreList); //reduceByKey算法返回的RDD,还是JavaPairRDD<key,value> JavaPairRDD<String, Integer> totalScores = scores.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() { @Override public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws ...
Window7 开发 Spark 应用(JAVA版本) WordCount是大数据学习最好的入门demo,今天就一起开发java版本的WordCount,然后提交到Spark3.0.0环境运行; 版本信息 OS: Window7 JAVA:1.8.0_181 Hadoop:3.2.1 Spark: 3.0.0-preview2-bin-hadoop3.2 IDE: IntelliJ IDEA 2019.2.4 x64 服务器搭建 Hadoop:CentOS7 部署 Hadoop ...
WordCount是大数据学习最好的入门demo,今天就一起开发java版本的WordCount,然后提交到Spark2.3.2环境运行; 版本信息 操作系统:CentOS7; JDK:1.8.0_191; Spark:2.3.3; Scala:2.11.12; Hadoop:2.7.7; Maven:3.5.0; 关于hadoop环境 本次实战用到了hadoop的hdfs,关于hadoop的部署,请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群...
spark运行简单的demo程序 使用spark可以直接在命令行中启动spark-shell,然后在spark-shell中使用scala进行数据的处理。现在要介绍的是使用ide进行处理程序的编写。 前提: 1、已经安装好spark能够运行起来。 2、了解基本的scala语法 好,下面上货。 1、首先用maven创建一个简单的quickstart程序 ...
从Hive导数据到MySQL，光这一步就够呛，就更别说自己写的Java脚本效率性能如何了。请教同事过后，告诉我可以用Spark，并潇洒地丢给我一个Spark-Demo的jar包。之前只接触过HDFS和Hive，Spark只听说过，也准备学，但一直没时间。这下好了，有了带薪学习的机会。其实照着同事给我的jar包，照葫芦画瓢也能写出来，...
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。 java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded。 Cannot allocate memory。 The job has been killed by "OOM Killer", please check your job's memory usage。 解决方案: 设置Executor内存。
IntelliJ社区版本是一个适用于Java SE、Groovy、Scala和Kotlin的轻量级IDE。配置Spark机器学习开发环境,需要安装IntelliJ IDE。 3)下载和安装Spark 访问Apache网站,勾选参数下载指定版本Spark: 4)使用IntelliJ配置Spark 在运行Spark代码之前,需要确保IntelliJ设置正确 ...
importorg.apache.spark.rdd.RDDval file:String="/Users/onlyone/spark/demo.txt"// 加载文件val lineRDD:RDD[String]=spark.sparkContext.textFile(file)val wordRDD:RDD[String]=lineRDD.flatMap(line=>line.split(" "))val kvRDD:RDD[(String,Int)]=wordRDD.map(word=>(word,1))val wordCounts:RDD...