spark包

在Eclipse中集成scala环境后,发现导入的Spark包报错,提示是:object apache is not a member of package org,网上说了一大推,其实问题很简单: 解决办法:在创建scala工程是,到了创建包的这一步是我们要选择: 而不是创建java工程是的Java程序的包类型:然后创建scala类的时候也是一样,注意选择是scala class而不是java class. 这样创建的项目,我们在将外部包,build path进来后,发现不再报错. 原文地址:

Spark submit依赖包管理! 使用spark-submit时,应用程序的jar包以及通过-jars选项包含的任意jar文件都会被自动传到集群中. spark-submit --class   --master  --jars  Spark使用了下面的URL格式允许不同的jar包分发策略. 1.文件file方式: 绝对路径且file:/URIs是作为driver的HTTP文件服务器,且每个executor会从driver的HTTP服务器拉取文件: 2.hdfs方式: http:,https

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

---------------- 本节内容 1.RDD的工作流程 2.WordCount解说  · shell版本WordCount  · java版本WordCount ---------------- 一.RDD工作流程 1. RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的.RD

centOS 准备三台机器 hadoop-1,hadoop-2,hadoop-3 提前安装好 jdk,python,host name,ssh 安装scala 下载 scala rpm包 在/home/${user}/soft/下 wget http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.9.3.rpm(不使用,安装后没找到安装后目录) rpm -ivh scala-2.9.3.rpm 在http://www.scala-lang.org/down

前言:工欲善其事,必先利其器.倘若不懂得构建一套大数据挖掘环境,何来谈Data Mining!何来领悟“Data Mining Engineer”中的工程二字!也仅仅是在做数据分析相关的事罢了!此文来自于笔者在实践项目开发中的记录,真心希望日后成为所有进入大数据领域挖掘工程师们的良心参考资料.下面是它的一些说明: 它是部署在Windows环境,在项目的实践开发过程中,你将通过它去完成与集群的交互,测试和发布: 你可以部署成使用MapReduce框架,而本文主要优先采用Spark版本: 于你而言,

本文通过下面一个程序简单分析下包.类.对象访问权限的情况: package spark {   package navigation {     private[spark] class Navigator {       protected[navigation] def useStartChar() = println("navigation")       class LegOfJourney {         private[Navigator] val distance =

1.引入spark包:spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0,在spark的lib目录下 File-->project structure 2.用IDEA建立一个scala项目,新建一个WordCount的object 3.WordCount代码如下: import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._