打开一个终端窗口。 导航到Spark的安装目录。 运行以下命令来启动Spark Shell: ./bin/spark-shell 1. 这将启动Spark Shell,并您将看到类似以下内容的输出: 21/10/2815:45:57 INFO SparkContext: Running Spark version3.1.2 Welcome to ___ __ / __/__ ___ ___/ /__ _\\/ _\/ _ `/ __/ '...
单击“确定”关闭所有窗口。 完成以上步骤后,你应该能够成功运行并打开spark-shell了。 希望这篇
想要打开spark-shell的时候打不开了,提示如下:该怎么解决?打算用spark连接hbase读取数据,不知道是不是复制了有问题的jar,还是之前输入的语句有问题,还是因为别的原因,打开spark-shell的时候已经打不开了,提示如下Setting default log level to "WARN".To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel).Excepti...
如果你启动了Spark Shell、Spark SQL Shell或SparkR Shell,你可以直接在终端中看到Spark的启动日志,并可以开始使用这些环境。 如果你启动了Spark集群,你可以通过访问http://localhost:8080(Master UI)和http://localhost:4040(Worker UI,如果有多个Worker,则端口号可能会不同)来查看集群的状态和日志。 你也可以通过...
启动Spark-shell,如下图所示,进入了Scala环境, image.png 在浏览器中输入上图所示的地址:http://desktop-cehk519.volans.router:4040/jobs/ image.png 启动集群,在spark/sbin目录下,start-all.sh image.png 在浏览器中输入http://localhost:8080/,如下图所示 ...
可以看到对于我们的shell而言,Driver是Master:50777. 至此,我们 的Spark集群搭建成功,Congratulations! 第一步:通过Spark的shell测试Spark的工作 Step1:启动Spark集群,这一点在第三讲讲的极为细致,启动后的WebUI如下: Step2:启动Spark Shell: 此时可以通过如下Web控制台查看shell的情况: ...
Spark 的基本使用 1、执行第一个 Spark 程序 利用 Spark 自带的例子程序执行一个求 PI(蒙特卡洛算法)的程序: 2、启动 Spark Shell 启动命令: 注意上图中的 cores 参数,是 0,那么以后这个 spark shell 中运行的代码是不能执行成功的。 千万注意。必要要把 cpu cores 和 memo... ...
同上面第一步,打开一个终端,打开一个终端,输入 命令 nc -lk 9999,暂时叫做 “nc终端” 吧再打开一个终端, 切换到Spark HOME目录下,输入 bin/spark-shell (如果你已经安装好了Spark的话,直接输入 spark-shell 即可),等待Spark启动成功,会打印信息Spark context available as sc.scala>然后输入以下语句:...
你可以通过编写 py 文件的方式(我们后面会说)手动创建一个 SparkContext 实例对象,也可以通过启动 pyspark shell,直接使用默认为你创建好的,对,就是那个sc。由于 SparkContext 实例对象操作方式都是一样的,所以我们目前就先使用 pyspark shell 来进行编程。后面我们会说如何通过编写脚本的方式进行 Spark 编程,以及...
3、 打开shell,使用spark: cd到spark解压后的目录下,在我这里就是cd spark-2.3.2-bin-hadoop2.7,进入目录后,输入bin/spark-shell,这样就打开了scala shell,能够输入scala命令进行交互了。界面如下: 4. 退出spark:输入“:quit”。 5. 使用scala和python的小例子: ...