Spark基础环境搭建

Spark及pyspark的操作应用 读写HBase数据

Bright Spark电子仿真软件

内含13W+点击流数据，均已处理成结构化数据，可以直接用于统计操作。 数据格式： 158.189.122.206 江西 2018-11-12 1542011090255 341319664806502161 www.taobao.com Regist 103.190.42.13 江苏 2018-11-12 1542011090255 4152752257070526126 www.baidu.com View 103.190.42.13 江苏 2018-11-12 1542011090255 4152752257070526126 www.taobao.com Buy

一、首先搭建hadoop环境 https://blog.csdn.net/jiuweiC/article/details/104414651 二、安装scala 命令行执行：brew install scala 执行完成后，终端输入：scala -version 进行查看，如下表明安装成功： scala -version Scala code runner version 2.12.8 -- Copyright 2002-2018, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc. 然后在环境变量中增加scala相关的变量，命令行输入：vim ~/etc/profile进行编辑，

大数据环境下如何架构实时推荐系统的说明文档，使用了目前流行的spark hbase kafa sparkstream ml spray ...等技术。

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Spark-Terasort TeraSort是一种流行的基准测试，用于衡量在给定群集上对1 TB随机分布的数据（或所需的任何其他数据量）进行排序的时间。 它最初是用来测量Apache:trade_mark:Hadoop:registered:集群的MapReduce性能的。 在此项目中，代码将在Scala中重写，以测量Spark集群的性能。 它是对Hadoop集群的存储层（HDFS）和计算层（YARN / Spark）进行组合测试的基准。 完整的TeraSort基准测试运行包含以下三个步骤： 通过TeraGen生成输入数据。 在输入数据上运行实际的TeraSort。 通过TeraValidate验证排序的输出数据。 您无需在每次TeraSort运行之前重新生成输入数据（步骤2）。 因此，如果对生成的数据感到满意，则可以跳过第1步（TeraGen），以便以后的TeraSort运行。 包装方式 $ sbt assembly

spark-2.1.1-bin-hadoop2.6.tgz

spark 3.3.1 使用 cdh 6.3.2 的hadoop版本。可以直接兼容并配合文档进行cdh spark-sql的使用。 具体查看https://editor.csdn.net/md/?articleId=127997188