guotong1988

Spark1.51 本地启动了Master和一个Slave后，在Spark-Shell里跑，看出sc.textFile找数据的stacktrace

scala> val textFile = sc.textFile("README.md")
textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[5] at textFile at <console>:21

scala> textFile.count()
org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/home/spark/spark-1.5.1/bin/README.md
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:251)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:270)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:207)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1919)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.count(RDD.scala:1121)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:24)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:29)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:31)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:33)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:35)
    at $iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:37)
    at $iwC$$iwC.<init>(<console>:39)
    at $iwC.<init>(<console>:41)
    at <init>(<console>:43)
    at .<init>(<console>:47)
    at .<clinit>(<console>)
    at .<init>(<console>:7)
    at .<clinit>(<console>)
    at $print(<console>)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:1065)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1340)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:840)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:871)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:819)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:857)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.command(SparkILoop.scala:814)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.processLine$1(SparkILoop.scala:657)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.innerLoop$1(SparkILoop.scala:665)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$loop(SparkILoop.scala:670)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:997)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
    at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process(SparkILoop.scala:945)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:1059)
    at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)
    at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:672)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:120)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)












scala> val file = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/sigmoid/input.txt")
file: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[7] at textFile at <console>:21

scala> file.count()
java.net.ConnectException: Call From localhost.localdomain/127.0.0.1 to localhost:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
    at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
    at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapWithMessage(NetUtils.java:783)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException(NetUtils.java:730)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1351)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1300)
    at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:206)
    at com.sun.proxy.$Proxy19.getFileInfo(Unknown Source)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:186)
    at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102)
    at com.sun.proxy.$Proxy19.getFileInfo(Unknown Source)
    at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getFileInfo(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:651)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getFileInfo(DFSClient.java:1679)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$17.doCall(DistributedFileSystem.java:1106)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$17.doCall(DistributedFileSystem.java:1102)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:1102)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatusInternal(FileSystem.java:1701)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatus(FileSystem.java:1647)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:222)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:270)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:207)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1919)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.count(RDD.scala:1121)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:24)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:29)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:31)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:33)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:35)
    at $iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:37)
    at $iwC$$iwC.<init>(<console>:39)
    at $iwC.<init>(<console>:41)
    at <init>(<console>:43)
    at .<init>(<console>:47)
    at .<clinit>(<console>)
    at .<init>(<console>:7)
    at .<clinit>(<console>)
    at $print(<console>)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:1065)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1340)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:840)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:871)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:819)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:857)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.command(SparkILoop.scala:814)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.processLine$1(SparkILoop.scala:657)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.innerLoop$1(SparkILoop.scala:665)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$loop(SparkILoop.scala:670)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:997)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
    at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process(SparkILoop.scala:945)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:1059)
    at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)
    at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:672)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:120)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
Caused by: java.net.ConnectException: 拒绝连接
    at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)
    at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:739)
    at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:529)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:493)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:547)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:642)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$2600(Client.java:314)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1399)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1318)
    ... 78 more






scala> val dataframe = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
java.io.IOException: No input paths specified in job
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:198)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:270)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:207)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
	at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
	at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
	at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$treeAggregate$1.apply(RDD.scala:1093)
	at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:147)
	at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:108)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:306)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.treeAggregate(RDD.scala:1091)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.InferSchema$.apply(InferSchema.scala:58)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JSONRelation$$anonfun$6.apply(JSONRelation.scala:105)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JSONRelation$$anonfun$6.apply(JSONRelation.scala:100)
	at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JSONRelation.dataSchema$lzycompute(JSONRelation.scala:100)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JSONRelation.dataSchema(JSONRelation.scala:99)
	at org.apache.spark.sql.sources.HadoopFsRelation.schema$lzycompute(interfaces.scala:561)
	at org.apache.spark.sql.sources.HadoopFsRelation.schema(interfaces.scala:560)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.LogicalRelation.<init>(LogicalRelation.scala:31)
	at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:120)
	at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:104)
	at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.json(DataFrameReader.scala:219)
	at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:19)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:24)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:26)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:28)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:30)
    at $iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:32)
    at $iwC$$iwC.<init>(<console>:34)
    at $iwC.<init>(<console>:36)
    at <init>(<console>:38)
    at .<init>(<console>:42)
    at .<clinit>(<console>)
    at .<init>(<console>:7)
    at .<clinit>(<console>)
    at $print(<console>)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:1065)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1340)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:840)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:871)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:819)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:857)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.command(SparkILoop.scala:814)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.processLine$1(SparkILoop.scala:657)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.innerLoop$1(SparkILoop.scala:665)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$loop(SparkILoop.scala:670)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:997)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
    at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)
    at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process(SparkILoop.scala:945)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:1059)
	at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)
	at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
	at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:672)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:120)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)


scala> val dataframe = sqlContext.read.json("../examples/src/main/resources/people.json")
dataframe: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

一文搞懂大数据神器Spark，真的太牛了！ qq_23519469 大数据 spark 分布式
Spark是什么在如今这个大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经难以满足需求。就拿电商平台来说，每天产生的交易数据、用户浏览数据、评论数据等，数量巨大且种类繁多。假如要对这些数据进行分析，比如分析用户的购买行为，找出最受欢迎的商品，预测未来的销售趋势等，用普通的单机处理方式，可能需要花费很长时间，甚至根本无法完成。这时，Spark就应运而生了。Spark是一个开源的、基于内存计算的
Flink读取kafka数据并写入HDFS 王知无(import_bigdata) Flink系统性学习专栏 hdfs kafka flink
硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
元戎启行最新战略RoadAGI：所有移动智能体都将被AI驱动量子位
2025年3月18日（北京时间），元戎启行作为国内人工智能企业代表，出席由NVIDIA主办的GTC大会。会上，公司CEO周光发表了技术主题演讲，展示了公司的最新战略布局RoadAGI，并发布道路通用人工智能平台——AISpark（以下简称”Spark平台”）。RoadAGI是元戎启行实现物理世界通用人工智能的关键一步，旨在让包括智能驾驶汽车在内的移动智能体，都具有在道路上自主行驶、与物理世界深度交
SparkSQL编程-RDD、DataFrame、DataSet 早拾碗吧 Spark spark hadoop 大数据 sparksql
三者之间的关系在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中
How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem IT•轩辕 Cloudy Computation spark hadoop 大数据
GradleDependenciesimplementation('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.3'){excludegroup:"org.apache.logging.log4j",module:"log4j-slf4j2-impl"}implementation('org.apache.hadoop:hadoop-common:3.3.4'){exc
pyspark 遇到**Py4JJavaError** Traceback (most recent call last) ~\AppData\ 2pi spark python
Py4JJavaErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\AppData\Local\Temp/ipykernel_22732/1401292359.pyin---->1feat_df.show(5,vertical=True)D:\Anaconda3\envs\recall-service-cp4\lib\site-packages\pyspark\sql\data
中电金信25/3/18面前笔试（需求分析岗+数据开发岗）苍曦需求分析前端 javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析，本次解析来源于豆包AI，正确与否有待商榷，本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题，单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个？MapReduceSparkStormFlink解析：Hadoop的核心组件是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术，但
Spark集群启动与关闭陈沐 spark spark hadoop big data
Hadoop集群和Spark的启动与关闭Hadoop集群开启三台虚拟机均启动ZookeeperzkServer.shstartMaster1上面执行启动HDFSstart-dfs.shslave1上面执行开启YARNstart-yarn.shslave2上面执行开启YARN的资源管理器yarn-daemon.shstartresourcemanager(如果nodeManager没有启动(正常情况
Spark 解析_spark.sparkContext.getConf().getAll() 闯闯桑 spark 大数据分布式
spark.sparkContext.getConf().getAll()是ApacheSpark中的一段代码，用于获取当前Spark应用程序的所有配置项及其值。以下是逐部分解释：代码分解：spark：这是一个SparkSession对象，它是Spark应用程序的入口点，用于与Spark集群进行交互。spark.sparkContext：sparkContext是Spark的核心组件，负责与集群通
Pandas与PySpark混合计算实战：突破单机极限的智能数据处理方案 Eqwaak00 Pandas pandas 学习 python 科技开发语言
引言：大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时，传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据，但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道，在保留Pandas便捷性的同时，借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升，并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
自定义Spark启动的metastore_db和derby.log生成路径节昊文 spark 大数据分布式
1.进入安装spark目录的conf目录下2.复制spark-defaults.conf.template文件为spark-defaults.conf3.在spark-defaults.conf文件的末尾添加一行：spark.driver.extraJavaOptions-Dderby.system.home=/log即生成的文件存放的目录
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用佛渡红尘 apache
ApacheSpark是一个开源的集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架，Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括：弹性分布式数据集（RDD）：是Spark中基本的数据抽象，是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换（Transform
从“笨重大象”到“敏捷火花”：Hadoop与Spark的大数据技术进化之路 Echo_Wish 大数据大数据 hadoop spark
从“笨重大象”到“敏捷火花”：Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术，Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作，而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么，它们的演变过程到底有何深意？背后技术上的取舍和选择，又意味着什么？一、Hadoop：分布式存储与计算的奠基者Hadoop诞生于互联网流量爆发式增长的时代，
Hive 与 SparkSQL 的语法差异及性能对比自然术算 Hive hive hadoop 大数据 spark
在大数据处理领域，Hive和SparkSQL都是极为重要的工具，它们为大规模数据的存储、查询和分析提供了高效的解决方案。虽然二者都致力于处理结构化数据，并且都采用了类似SQL的语法来方便用户进行操作，但在实际使用中，它们在语法细节和性能表现上存在诸多差异。了解这些差异，对于开发者根据具体业务场景选择合适的工具至关重要。语法差异数据定义语言（DDL）表创建语法Hive：在Hive中创建表时，需要详细
Spark任务读取hive表数据导入es 小小小小小小小小小小码农 hive elasticsearch spark java
使用elasticsearch-hadoop将hive表数据导入es，超级简单1.引入pomorg.elasticsearchelasticsearch-hadoop9.0.0-SNAPSHOT2.创建sparkconf//spark参数设置SparkConfsparkConf=newSparkConf();//要写入的索引sparkConf.set("es.resource","");//es集
Spark sql 中row的用法闯闯桑 spark sql 大数据开发语言
在ApacheSpark中，Row是一个表示一行数据的类。它是SparkSQL中DataFrame或Dataset的基本数据单元。每一行数据都由一个Row对象表示，而Row对象中的每个字段对应数据的一个列。Row的用法Row对象通常用于以下场景：创建数据：当你手动创建数据时，可以使用Row对象来表示每一行数据。访问数据：当你从DataFrame或Dataset中提取数据时，每一行数据都是一个Row
Spark Sql 简单校验的实现小小小小小小小小小小码农 spark sql java
在网上参考了很多资料，都是要依赖Sparksession，这个需要spark环境，非常不友好，jdk版本也不好控制。不使用Sparksession获取上下文，利用spark和antlr的静态方法使用java实现简单的sparksql的语法以及内置函数的校验。1.spark版本3.2.0org.apache.sparkspark-sql_2.123.2.0org.antlrantlr4-runtim
PySpark安装及WordCount实现（基于Ubuntu） uui1885478445 ubuntu linux 运维
在Ubuntu上安装PySpark并实现WordCount，需要以下步骤：安装PySpark：安装Java：PySpark需要Java运行环境。你可以使用以下命令安装OpenJDK：sudoaptupdatesudoaptinstalldefault-jredefault-jdk安装Scala：PySpark还需要Scala，可以使用以下命令安装：sudoaptinstallscala安装Pyth
大数据手册(Spark)--Spark安装配置 WilenWu 数据分析(Data Analysis)大数据 spark 分布式
本文默认在zsh终端安装配置，若使用bash终端，环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢，可复制链接到迅雷下载，亲测极速～准备工作Spark的安装过程较为简单，在已安装好Hadoop的前提下，经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop（伪分布式）和hive，环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO
国内外AI搜索产品盘点 Suee2020 人工智能
序号AISearch产品名简介网站开发者1Perplexity强大的对话式AI搜索引擎https://www.perplexity.aiPerplexity2GensparkAIAgent搜索引擎https://www.genspark.aiMainFunc（景鲲、朱凯华）3Kimi.ai智能助手https://kimi.moonshot.cn/月之暗面（杨植麟）4秘塔AI搜索AI搜索引擎http
HIVE开窗函数 Cciccd sql hive
ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）一，窗口函数介绍二，开窗函数三，分析函数分类1，排序分析函数：实列解析对比总结2.聚合分析函数3.用spark自定义HIVE用户自定义函数后续更新中~一，窗口函数介绍窗口函数，也叫OLAP函数（OnlineAnallyticalProcessing,联机分析处理），可以对数据库数
Hive MR & Spark & Yarn参数优化总结大数据侠客 hive相关问题汇总及解决 hive spark mr yarn 参数优化
一、hivemr参数调优：sethive.optimize.ppd=true;--开启谓词下推。--动态分区参数sethive.exec.mode.local.auto=true;sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;--默认是strict，表示至少有一个静态分区，nonstri
Spark 中创建 DataFrame 的2种方式对比闯闯桑 spark 大数据分布式 scala
spark.createDataFrame(data).toDF("name","age")和spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data),schema)创建df的方式有什么区别？在Spark中，创建DataFrame的方式有多种，其中两种常见的方式是：spark.createDataFrame(data).toDF("nam
python手写kmeans算法菜鸟懿机器学习聚类算法 python
kmean聚类是最基础和常见的算法，工程上使用比较常见，spark,sklearn都有实现，本文手写实现kmeans#!/usr/bin/pythonimportsysimportrandomimportmathdefcreate_rand_points(max_x,max_y,count):"""Createcountpoints(0-x),(0-y)."""points=[]foriinran
数据分析大数据面试题大杂烩01 爱学习的菜鸟罢了大数据 flink 大数据面试 hive hadoop kafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
doris：SQL 方言兼容向阳1218 大数据 doris
提示从2.1版本开始，Doris可以支持多种SQL方言，如Presto、Trino、Hive、PostgreSQL、Spark、Clickhouse等等。通过这个功能，用户可以直接使用对应的SQL方言查询Doris中的数据，方便用户将原先的业务平滑的迁移到Doris中。警告该功能目前是实验性功能，您在使用过程中如遇到任何问题，欢迎通过邮件组、GitHubIssue等方式进行反馈。部署服务下载最新版
25年大数据开发省赛样题第一套，离线数据处理答案 Tometor 大数据 spark scala
省赛样题一，数据抽取模块这一模块的作用是从mysql抽取数据到ods层进行指标计算，在题目中要求进行全量抽取，并新增etl-date字段进行分区，日期为比赛前一天importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportjava.util.PropertiesobjectTask1{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark
sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法 Tometor spark-ml 机器学习算法回归数据挖掘人工智能 scala
一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜、洗菜、切菜|数据收集与预处理3.设计食谱|决定烹饪步骤和调料|选择算法和模型设计4.试做并尝味道|调整火候和调味|模型训练与调参5.最终成品|端上桌的菜|模型部署与应用二、机器学习的核心流程1.数
大数据面试之路 (三) mysql 愿与狸花过一生大数据面试职场和发展
技术选型通常也是被问道的问题，一方面考察候选人对技术掌握程度，另一方面考察对项目的理解，以及项目总结能力。介绍项目是从数据链路介绍，是一个很好来的方式，会让人觉得思路清晰，项目理解透彻。将SparkSQL加工后的数据存入MySQL通常基于以下几个关键原因：1.数据应用场景适配OLTP与OLAP分工：SparkSQL擅长处理大数据量的OLAP（分析型）任务，而MySQL作为OLTP（事务型）数据库，
如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理 shuoac python
在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。通过学习大量文本、代码和图像，SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。在本文中，我们将深入探讨如何配置和使用SparkLLM来处理自然语言任务。技术背景介绍大规模语言模型（LLM）近年来在各个领域中获得了广泛的应用，它们在处理自然语言任务时表现出色。iF
html页面js获取参数值 0624chenhong html
1.js获取参数值js function GetQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)"); var r = windo
MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodb DB 高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现： com.mongodb.DB 这个类有
c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构 C++
#include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
最近情况麦田的设计者感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。
linux系统中用pkill踢出在线登录用户被触发 linux
由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who 查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
仿QQ聊天第二版肆无忌惮_ qq
在第一版之上的改进内容: 第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893 用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑. 信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
java读取配置文件知了ing
1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
__attribute__ 你知多少？矮蛋蛋 C++gcc
原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
jsoup使用笔记 alleni123 java 爬虫 JSoup
<dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法百合不是茶 list map set
List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念： Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linux unix
今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉系统环境： ORACLE 10G Linux操作系统操作步骤如下：第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
Spring AOP详解 bijian1013 java spring AOP
最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
[Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
TypeAdapter的使用动机 Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
【spark八十七】给定Driver Program，如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ　　　获取uri,以$arg_XX &n
轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java 多线程 netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
AOP通俗理解 cngolon spring AOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而已。 2.为什么用aop&nb
cursor variable 实例 ctrain variable
create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linux shell service jps
今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式 PHP 正则表达式 oop
你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linux ganymed-ssh2
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862 Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar) 使用步骤如下： 1.导包官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
adb端口被占用问题 gqdy365 adb
最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。一个比较彻底的解决办法就是修改
ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .net C#hovertree asp.net webform
前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上传" />
代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜 IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说，一点都不简单。单单是说明 IEEE浮点数就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。一次面试记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试，多年以后，他已经称为了一名很出色的
数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
第一章 1.数据结构包括数据的逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
linux的会话和进程组网络接口 linux
会话：一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
二维数组元素的连续求解 1140566087 二维数组 ACM
import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
也谈什么时候Java比C++快 windshome java C++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C

Spark1.51 本地启动了Master和一个Slave后，在Spark-Shell里跑，看出sc.textFile找数据的stacktrace

你可能感兴趣的:(spark)