spark-submit提交jar包到集群找不到主类

Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares) 不二人生 Spark ML 实战 spark-ml 推荐算法算法
SparkMLlib模型训练—推荐算法ALS(AlternativeLeastSquares)如果你平时爱刷抖音，或者热衷看电影，不知道有没有过这样的体验：这类影视App你用得越久，它就好像会读心术一样，总能给你推荐对胃口的内容。其实这种迎合用户喜好的推荐，离不开机器学习中的推荐算法。在今天这一讲，我们就结合两个有趣的电影推荐场景，为你讲解SparkMLlib支持的协同过滤与频繁项集算法电影推荐场
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分布式离线计算—Spark—基础介绍测试开发abbey 人工智能—大数据
原文作者：饥渴的小苹果原文地址：【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
spark常用命令我是浣熊的微笑 spark
查看报错日志：yarnlogsapplicationIDspark2-submit--masteryarn--classcom.hik.ReadHdfstest-1.0-SNAPSHOT.jar进入$SPARK_HOME目录，输入bin/spark-submit--help可以得到该命令的使用帮助。hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$bin/spark-submit--
spark启动命令学不会又听不懂 spark 大数据分布式
hadoop启动：cd/root/toolssstart-dfs.sh，只需在hadoop01上启动stop-dfs.sh日志查看：cat/root/toolss/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop03.outzookeeper启动：cd/root/toolss/zookeeperbin/zkServer.shstart，三台都要启动bin/zkServ
大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？阳爱铭大数据与数据中台技术沉淀大数据人工智能后端数据库架构数据库开发 etl工程师 chatgpt
在大数据领域，生成式人工智能（AIGC）的应用正在迅速扩展，改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角，探讨AI工具在这一领域的作用，以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域，AI工具已经取得了显著进展，以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用：ApacheSpark+MLlib：ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，广泛用于
大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍：从配置到代码实践青云交大数据新视界 Spark 性能优化内存分配并行度存储级别 shuffle 减少算法优化代码实践数据读取广播变量数据倾斜 Spark 数据库
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
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spark常见面试题爱敲代码的小黑 spark 大数据分布式
文章目录1.Spark的运行流程？2.Spark中的RDD机制理解吗？3.RDD的宽窄依赖4.DAG中为什么要划分Stage？5.Spark程序执行，有时候默认为什么会产生很多task，怎么修改默认task执行个数？6.RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么？7.SparkMasterHA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行，为什么？8.SparkMaster使
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Spark面试题1.Spark基础概念1.1解释Spark是什么以及它的主要特点Spark是什么？Spark的主要特点1.2描述Spark运行时架构和组件主要的Spark架构组件：1.3讲述Spark中的弹性分布式数据集（RDD）和数据帧（DataFrame）弹性分布式数据集（RDD）主要特征：创建和转换：使用场景：数据帧（DataFrame）主要特征：创建和操作：使用场景：RDD与DataFra
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图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数文章目录图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数一、什么是聚类系数二、基于SparkGraphX的聚类系数代码实现总结一、什么是聚类系数聚类系数（ClusteringCoefficient）是图计算和网络分析中的一个重要概念，用于衡量网络中节点的局部聚集程度。它有助于理解网络中节点之间的紧密程度和网络的结构特性。这是一种用来衡量图中节点聚类程度的
2024年最全使用Python求解方程_python解方程(1)，字节面试官迟到 2401_84569545 程序员 python 学习面试
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Spark运行时架构 tooolik spark 架构大数据
目录一，Spark运行时架构二，YARN集群架构（一）YARN集群主要组件1、ResourceManager-资源管理器2、NodeManager-节点管理器3、Task-任务4、Container-容器5、ApplicationMaster-应用程序管理器6，总结（二）YARN集群中应用程序的执行流程三、SparkStandalone架构（一）client提交方式（二）cluster提交方式四、
使用SparkSql进行表的分析与统计 xingyuan8 大数据 java
背景我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求，而Spark本身对数据统计已经做了一些工作，希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能，后期再进行扩展。准备数据在参考文献6中下载鸢尾花数据，此处格式为iris.data格式，先将data后缀改为csv后缀（不影响使用，只是为了保证后续操作不需要修改）。数据格式如下：SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWid
13.Spark Core-Spark中广播变量和累加器 __元昊__
一、前述Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的，所以当Executor中需要引用外部变量时，需要使用广播变量。累机器相当于统筹大变量，常用于计数，统计。二、具体原理1、广播变量广播变量理解图image注意事项1、能不能将一个RDD使用广播变量广播出去？不能，因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。2、广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor
比较Spark与Flink 傲雪凌霜，松柏长青大数据后端 spark flink 大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎，但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比：1.处理模式Spark:主要支持批处理（BatchProcessing），也能通过SparkStreaming处理流式数据，但SparkStreaming本质上是通过微批（micro-batching）的方式处理流数据，延迟相对较高。SparkS
Spark底层逻辑傲雪凌霜，松柏长青大数据后端 spark 大数据
ApacheSpark的底层逻辑可以从其核心概念、组件和执行流程等方面来理解。Spark提供了一个分布式数据处理框架，其底层逻辑基于批处理架构，能够在大规模集群中高效地处理数据。以下是Spark的底层逻辑的详细介绍：1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算，包括：RDD（ResilientDistributedDataset，弹性分布式数据集）：RDD是Spark最基础的数据抽
Spark - 升级版数据源JDBC2 大猪大猪
在spark的数据源中，只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式，但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的，就是已存在的数据肯定不能覆盖，在mysql中实现就是采用：ONDUPLICATEKEYUPDATE，有没有这样一种实现？官方：不好意思，不提供，dounine：我这有呀，你来用吧。哈哈，为了方便大家的使用我已经把项目打包到mave
PySpark 静听山水 Spark spark
PySpark的本质确实是Python的一个接口层，它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口，你可以利用Spark强大的分布式计算能力，同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤：编写Python代码：开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs（弹性分布
Ubuntu的ssh 请不要问我是谁
安装sshsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallopenssh-server检测ssh是否启动sudops-e|grepssh创建root用户sudopasswdroot配置本机无密码ssh登录cd/home/spark0ssh-keygen-trsa-P""cat.ssh/id_rsa.pub>>.ssh/authorized_keyschmod600.ssh/a
2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi) 2401_84185556 程序员大数据架构
技术框架Kafka：用于接入数据源；FlinkCDC：如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式，如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink：用于数据ETL，包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Spark：用于数据ETL，包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；Doris：O
实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1)，2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题 2401_84181221 程序员架构大数据
+Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；+Doris：OLAP引擎，同步数仓结果模型，对外提供数据服务支持；+Hbase：用来存储维表信息，维表数据来源一部分有Flink加工实时写入，另一部分是从Spark任务生产，其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
starrocks和clickhouse数据库比较 CodeMaster_37714848 clickhouse 数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库，但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点：1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台，常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集，并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark）协同工作。C
Hive的优势与使用场景傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 hive hadoop 数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势：1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上，能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询，具备高度扩展性，适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
Spark 3.5.1 升级 Java 17 异常 cannot access class sun.nio.ch.DirectBuffer 敏叔V587 spark java nio
异常说明使用Spark3.5.1升级到Java17的时候会有一个异常，异常如下SLF4J:Failedtoloadclass"org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J:Defaultingtono-operation(NOP)loggerimplementationSLF4J:Seehttp://www.slf4j.org/codes.html#Static
【无标题】大数据之批处理，流处理，批流一体概念数字天下大数据
批处理批处理是将一定量的数据集合在一起，形成一个数据批次，然后对这个批次中的数据进行处理。Spark和Flink都支持批处理，其中Spark使用的是批处理模型，即将一批数据一次性读入内存，然后对其进行处理，处理完成后再将结果写入磁盘。Flink也支持批处理，但使用的是基于流处理的批处理模式，即将一批数据分成多个数据流进行处理，可以实现更高效的内存管理和更低的延迟。流处理流式处理是一种将数据流式地处
pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark) weixin_39793638 pyspark kafka mysql
蜻蜓点水Flume——数据采集如果说，爬虫是采集外部数据的常用手段的话，那么，Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent：包含Source、Channel和Sink的主体，它是这3个组件的载体，是组成Flume的数据节点。Event：Flume数据传输的基本单元。Source：用来接收Event，并将Event批量传
<转>Spark体系架构 yongjian_luo Spark
最近看到一篇关于Spark架构的博文，作者是AlexeyGrishchenko。看过Alexey博文的同学应该都知道，他对Spark理解地非常深入，读完他的“spark-architecture”这篇博文，有种醍醐灌顶的感觉，从JVM内存分配到Spark集群的资源管理，步步深入，感触颇多。因此，在周末的业余时间里，将此文的核心内容译成中文，并在这里与大家分享。如在翻译过程中有文字上的表达纰漏，还请
Spark分布式计算原理 NightFall丶 #Spark apache spark spark
目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系，同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例）packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
Django model字段类型清单 2002wmj django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
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BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中注册服务器地址 */ DE
hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoop hdfs 扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
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yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
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