使用Eclipse开发及测试Spark的环境搭建及简单测试-低调大师

使用Eclipse开发及测试Spark的环境搭建及简单测试

2016-01-26 759

一、下载专门开发的Scala的Eclipse

　　1、下载地址：http://scala-ide.org/download/sdk.html，或链接：http://pan.baidu.com/s/1hrexmx2 密码：x0za

　　2、打开后新建一个名为WordCount的工程(这个应该都知道吧File-->New-->Scala Project)，会发现有个Scala Library container[2.11.7]，因为这个不是我们需要的版本，需要改一下；即右击WordCount-->Properties-->Scala Compile-->Use Project Settings-->Scala Installation，选择第二个，即Latest 2.10 bundle (dynamic)，然后点击OK

　　PS:如果你的scala版本是2.11.x，则可以忽略这步。

　　3、右击WordCount-->Build Path-->Configure Build Path-->Libraries-->Add External JARs...选择你解压的spark-assembly-1.0.0-hadoop1.0.4.jar，然后点击OK

　　下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html，或链接：http://pan.baidu.com/s/1eRpWIdG 密码：ue3l，下载后解压即可。

　　4、此时所有的包依赖都导入成功，然后新建一个Scala类，即可开发Spark。

二、具体开发程序

下面给出史上最详细的程序：

　　1、如果想要在本地上搞Spark的话：

 1 package com.df.spark
 2 import org.apache.spark.SparkConf
 3 import org.apache.spark.SparkContext
 4 import org.apache.spark.SparkContext._
 5 import org.apache.spark.rdd.RDD
 6 /**
 7  * 使用Scala开发集群运行的Spark WordCount程序
 8  * @author liuzhongfeng
 9  */
10 object WordCount_Cluster {
11   def main(args: Array[String]){
12     /**
13      * 第一步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息
14      * 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL，如果设置为local，
15      * 则代表Spark程序在本地运行，特别适合机器配置条件差的初学者。
16      */
17     val conf=new SparkConf()//创建SparkConf对象
18     conf.setAppName("My First Spark App!")//设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
19     conf.setMaster("spark://cMaster-spark:7077")//程序此时运行在Spark集群
20     
21     /**
22      * 第二步：创建SparkContext对象，
23      * SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Scala、Java、Python、R等都必须有一个SparkContext
24      * SparkContext的核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBacken
25      * 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等
26      * SparkContext是整个Spark应用程序中至关重要的一个对象
27      */
28     val sc=new SparkContext(conf)//通过创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例来定制Spark运行的具体参数和配置信息
29     
30     /**
31      * 第三步：根据具体的数据来源(HDFS、HBase、Local FS、S3)通过SparkContext来创建RDD
32      * RDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源(例如HDFS)、根据Scala集合、由其他的RDD操作
33      * 数据会被RDD划分称为一些列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴
34      */
35    // val lines: RDD[String]=sc.textFile("H://下载//linux软件包//linux-spark的文件//spark//spark-1.0.0-bin-hadoop1//README.md", 1)
36     //读取本地文件并设置为一个Partition
37     //val lines=sc.textFile("H://下载//linux软件包//linux-spark的文件//spark//spark-1.0.0-bin-hadoop1//README.md", 1)
38     val lines=sc.textFile("/in", 1)
39     /**
40      * 第四步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算
41      * 第4.1步：将每一行的字符串拆分成单个的单词 
42      */
43     val words=lines.flatMap { line => line.split(" ")}//对每一行的字符串进行单词切分，并把所有行的切分结果通过flat合并成一个大的单词集合   
44     /**
45      * 第四步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算
46      * 第4.2步：在单词切分的基础上，对每个单词实例的计数为1，也就是word=>(word,1)
47      */
48     val pairs=words.map { word => (word,1) }
49     /**
50      * 第四步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算
51      * 第4.3步：在每个单词实例计数为1的基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数
52      */
53     val wordCounts=pairs.reduceByKey(_+_)//对相同的Key，进行Value的累计(包括Local和Reducer级别同时Reduce)
54     wordCounts.collect.foreach(wordNumberPair=>println(wordNumberPair._1+" : "+wordNumberPair._2))
55     sc.stop()
56   }  
57 }

View Code

　　通过点击右键，选择Run As-->Scala Application，然后出现运行结果：

16/01/27 16:55:27 INFO SecurityManager: Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
16/01/27 16:55:27 INFO SecurityManager: Changing view acls to: liuzhongfeng
16/01/27 16:55:27 INFO SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(liuzhongfeng)
16/01/27 16:55:28 INFO Slf4jLogger: Slf4jLogger started
16/01/27 16:55:28 INFO Remoting: Starting remoting
16/01/27 16:55:28 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://spark@Frank:38059]
16/01/27 16:55:28 INFO Remoting: Remoting now listens on addresses: [akka.tcp://spark@Frank:38059]
16/01/27 16:55:28 INFO SparkEnv: Registering MapOutputTracker
16/01/27 16:55:28 INFO SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
16/01/27 16:55:28 INFO DiskBlockManager: Created local directory at C:\Users\LIUZHO~1\AppData\Local\Temp\spark-local-20160127165528-81e4
16/01/27 16:55:28 INFO MemoryStore: MemoryStore started with capacity 1068.9 MB.
16/01/27 16:55:28 INFO ConnectionManager: Bound socket to port 38062 with id = ConnectionManagerId(Frank,38062)
16/01/27 16:55:28 INFO BlockManagerMaster: Trying to register BlockManager
16/01/27 16:55:28 INFO BlockManagerInfo: Registering block manager Frank:38062 with 1068.9 MB RAM
16/01/27 16:55:28 INFO BlockManagerMaster: Registered BlockManager
16/01/27 16:55:28 INFO HttpServer: Starting HTTP Server
16/01/27 16:55:28 INFO HttpBroadcast: Broadcast server started at http://192.168.1.107:38063
16/01/27 16:55:28 INFO HttpFileServer: HTTP File server directory is C:\Users\LIUZHO~1\AppData\Local\Temp\spark-59ecde39-31f6-4f84-ac49-e86194415dec
16/01/27 16:55:28 INFO HttpServer: Starting HTTP Server
16/01/27 16:55:28 INFO SparkUI: Started SparkUI at http://Frank:4040
16/01/27 16:55:29 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(32816) called with curMem=0, maxMem=1120822886
16/01/27 16:55:29 INFO MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values to memory (estimated size 32.0 KB, free 1068.9 MB)
16/01/27 16:55:29 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
16/01/27 16:55:29 WARN LoadSnappy: Snappy native library not loaded
16/01/27 16:55:29 INFO FileInputFormat: Total input paths to process : 1
16/01/27 16:55:29 INFO SparkContext: Starting job: foreach at WordCount.scala:53
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Registering RDD 4 (reduceByKey at WordCount.scala:52)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Got job 0 (foreach at WordCount.scala:53) with 1 output partitions (allowLocal=false)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Final stage: Stage 0(foreach at WordCount.scala:53)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Parents of final stage: List(Stage 1)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Missing parents: List(Stage 1)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Submitting Stage 1 (MapPartitionsRDD[4] at reduceByKey at WordCount.scala:52), which has no missing parents
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Submitting 1 missing tasks from Stage 1 (MapPartitionsRDD[4] at reduceByKey at WordCount.scala:52)
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSchedulerImpl: Adding task set 1.0 with 1 tasks
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSetManager: Starting task 1.0:0 as TID 0 on executor localhost: localhost (PROCESS_LOCAL)
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSetManager: Serialized task 1.0:0 as 2172 bytes in 2 ms
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Running task ID 0
16/01/27 16:55:29 INFO BlockManager: Found block broadcast_0 locally
16/01/27 16:55:29 INFO HadoopRDD: Input split: file:/H:/下载/linux软件包/linux-spark的文件/spark/spark-1.0.0-bin-hadoop1/README.md:0+4221
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Serialized size of result for 0 is 775
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Sending result for 0 directly to driver
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Finished task ID 0
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSetManager: Finished TID 0 in 231 ms on localhost (progress: 1/1)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Completed ShuffleMapTask(1, 0)
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 1.0, whose tasks have all completed, from pool 
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Stage 1 (reduceByKey at WordCount.scala:52) finished in 0.240 s
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: looking for newly runnable stages
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: running: Set()
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: waiting: Set(Stage 0)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: failed: Set()
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Missing parents for Stage 0: List()
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Submitting Stage 0 (MapPartitionsRDD[6] at reduceByKey at WordCount.scala:52), which is now runnable
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Submitting 1 missing tasks from Stage 0 (MapPartitionsRDD[6] at reduceByKey at WordCount.scala:52)
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSchedulerImpl: Adding task set 0.0 with 1 tasks
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSetManager: Starting task 0.0:0 as TID 1 on executor localhost: localhost (PROCESS_LOCAL)
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSetManager: Serialized task 0.0:0 as 2003 bytes in 1 ms
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Running task ID 1
16/01/27 16:55:29 INFO BlockManager: Found block broadcast_0 locally
16/01/27 16:55:29 INFO BlockFetcherIterator$BasicBlockFetcherIterator: maxBytesInFlight: 50331648, targetRequestSize: 10066329
16/01/27 16:55:29 INFO BlockFetcherIterator$BasicBlockFetcherIterator: Getting 1 non-empty blocks out of 1 blocks
16/01/27 16:55:29 INFO BlockFetcherIterator$BasicBlockFetcherIterator: Started 0 remote fetches in 6 ms
For : 5
Programs : 1
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The : 1
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YARN, : 3
2.1.X, : 1
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A : 1
locally : 2
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[params]`. : 1
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<http://spark.apache.org/> : 1
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requests : 1
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can : 7
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you're : 1
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do : 3
2.0.X, : 1
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no : 1
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how : 1
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`./bin/run-example : 1
source : 2
copyrighted : 1
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Note : 1
2.10. : 1
by : 3
please : 1
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spark:// : 1
so. : 1
Scala : 3
Alternatively, : 1
If : 1
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`<dependencies>` : 1
warrant : 1
"local" : 1
start : 1
You : 4
<dependency> : 1
Spark](#building-spark). : 1
one : 2
help : 1
with : 8
print : 1
CDH : 4
2.2.X, : 1
$ : 5
SPARK_HADOOP_VERSION=2.0.0-mr1-cdh4.2.0 : 1
in : 4
Contributing : 1
downloaded : 1
versions : 4
online : 1
`libraryDependencies`: : 1
- : 1
section: : 1
4.2.0 : 2
comes : 1
[building : 1
Python, : 1
0.23.x, : 1
`SPARK_HADOOP_VERSION` : 1
Many : 1
other : 4
Running : 1
sbt/sbt : 5
building : 1
way : 1
SBT, : 1
Online : 1
change : 1
MRv2, : 1
contribution : 1
from : 1
Example : 1
POM : 1
open : 2
sc.parallelize(range(1000)).count() : 1
you : 8
runs. : 1
Building : 1
protocols : 1
that : 4
a : 5
their : 1
guide, : 1
name : 1
example, : 1
state : 2
work : 2
will : 1
instance: : 1
to : 19
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core : 1
 : 149
license. : 1
"local[N]" : 1
programs : 2
package.) : 1
shell: : 2
./sbt/sbt : 2
assembly : 6
specify : 1
and : 9
Computing : 1
command, : 2
SPARK_HADOOP_VERSION=2.0.0-cdh4.2.0 : 1
sample : 1
requests, : 1
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Serialized size of result for 1 is 825
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Sending result for 1 directly to driver
16/01/27 16:55:29 INFO Executor: Finished task ID 1
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Completed ResultTask(0, 0)
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Stage 0 (foreach at WordCount.scala:53) finished in 0.126 s
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSetManager: Finished TID 1 in 123 ms on localhost (progress: 1/1)
16/01/27 16:55:29 INFO TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool 
16/01/27 16:55:29 INFO SparkContext: Job finished: foreach at WordCount.scala:53, took 0.521885349 s
16/01/27 16:55:29 INFO SparkUI: Stopped Spark web UI at http://Frank:4040
16/01/27 16:55:29 INFO DAGScheduler: Stopping DAGScheduler
16/01/27 16:55:31 INFO MapOutputTrackerMasterActor: MapOutputTrackerActor stopped!
16/01/27 16:55:31 INFO ConnectionManager: Selector thread was interrupted!
16/01/27 16:55:31 INFO ConnectionManager: ConnectionManager stopped
16/01/27 16:55:31 INFO MemoryStore: MemoryStore cleared
16/01/27 16:55:31 INFO BlockManager: BlockManager stopped
16/01/27 16:55:31 INFO BlockManagerMasterActor: Stopping BlockManagerMaster
16/01/27 16:55:31 INFO BlockManagerMaster: BlockManagerMaster stopped
16/01/27 16:55:31 INFO SparkContext: Successfully stopped SparkContext
16/01/27 16:55:31 INFO RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Shutting down remote daemon.
16/01/27 16:55:31 INFO RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remote daemon shut down; proceeding with flushing remote transports.

View Code

　　2、如果想要在集群上搞Spark的话：

 1 package com.df.spark
 2 import org.apache.spark.SparkConf
 3 import org.apache.spark.SparkContext
 4 import org.apache.spark.SparkContext._
 5 import org.apache.spark.rdd.RDD
 6 /**
 7  * 使用Scala开发集群运行的Spark WordCount程序
 8  * @author liuzhongfeng
 9  */
10 object WordCount_Cluster {
11   def main(args: Array[String]){
12     /**
13      * 第一步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息
14      * 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL，如果设置为local，
15      * 则代表Spark程序在本地运行，特别适合机器配置条件差的初学者。
16      */
17     val conf=new SparkConf()//创建SparkConf对象
18     conf.setAppName("My First Spark App!")//设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
19     conf.setMaster("spark://cMaster-spark:7077")//程序此时运行在Spark集群
20     
21     /**
22      * 第二步：创建SparkContext对象，
23      * SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Scala、Java、Python、R等都必须有一个SparkContext
24      * SparkContext的核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBacken
25      * 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等
26      * SparkContext是整个Spark应用程序中至关重要的一个对象
27      */
28     val sc=new SparkContext(conf)//通过创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例来定制Spark运行的具体参数和配置信息
29     
30     /**
31      * 第三步：根据具体的数据来源(HDFS、HBase、Local FS、S3)通过SparkContext来创建RDD
32      * RDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源(例如HDFS)、根据Scala集合、由其他的RDD操作
33      * 数据会被RDD划分称为一些列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴
34      */
35    
36     val lines=sc.textFile("/in", 1)//导入你的hdfs上的文件
37     /**
38      * 第四步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算
39      * 第4.1步：将每一行的字符串拆分成单个的单词 
40      */
41     val words=lines.flatMap { line => line.split(" ")}//对每一行的字符串进行单词切分，并把所有行的切分结果通过flat合并成一个大的单词集合   
42     /**
43      * 第四步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算
44      * 第4.2步：在单词切分的基础上，对每个单词实例的计数为1，也就是word=>(word,1)
45      */
46     val pairs=words.map { word => (word,1) }
47     /**
48      * 第四步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算
49      * 第4.3步：在每个单词实例计数为1的基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数
50      */
51     val wordCounts=pairs.reduceByKey(_+_)//对相同的Key，进行Value的累计(包括Local和Reducer级别同时Reduce)
52     wordCounts.collect.foreach(wordNumberPair=>println(wordNumberPair._1+" : "+wordNumberPair._2))
53     sc.stop()
54   }  
55 }

View Code

　　(1)将你的程序打包到你的linux，运行Spark集群。具体的打包过程为：右键你需要打包的文件名如：WordCount.scala，然后-->Export-->Java-->JAR file，选择想要导出的路径，点击OK!

　　(2)然后导出的包复制到你的linux系统上，我的目录为

　　然后打开你的hadoop集群和spark集群，用jps查看一下。　　　　

　　然后执行命令：　　　　　　

此时运行成功！

当神已无能为力，那便是魔渡众生

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HBase & thrift & C++编程

HBase & thrift & C++编程.pdf 目录目录 1 1.前言 1 2.启动和停止thrift2 1 2.1.启动thrift2 1 2.2.停止thrift2 1 2.3.启动参数 2 3.hbase.thrift 2 3.1.编译hbase.thrift 2 4.thrift_helper.h 3 5.示例代码 4 1.前言本文目的是介绍使用C++如何操作HBase。从HBase0.94开始，HBase新增thrift2，本文只介绍和讨论thrift2相关的。hbase-1.1.2使用的thrift估计是thrift-0.9.0版本。 2.启动和停止thrift2 2.1.启动thrift2 登录HBasemaster机器，执行以下命令启动thrift2：hbase-daemon.shstartthrift2。 thrift默认的监听端口是9090，可以通过参数“-p”指定其它端口。默认使用的Server是TThreadPoolServer。默认使用的Protocol是TBinaryProtocol。注意客户端使用的Protocol和Transp...

2016-01-26

907

可以从下列链接找到process_monitor.sh： https://github.com/eyjian/mooon/blob/master/common_library/shell/process_monitor.sh 假设： 1) java安装目录为/data/jdk 2) 监控脚本process_monitor监控脚本process_monitor.sh安装目录为/usr/local/bin 3) hadoop安装目录为/data/hadoop 4) hbase安装目录为/data/hbase 5) zookeeper安装目录为/data/zookeeper 可以通过jps查看到进程ID，然后使用kill命令杀死进程，查看监控重拉起效果。 process_monitor.sh每隔2秒（由变量monitor_interval指定）检查一次，发现进程不存在时，立即启动。假设运行用户为root，则process_monitor.sh的日志文件为/tmp/process_monitor-root.log，假设运行用户为test，则process_monitor.sh的日志文件为/...

2016-02-01

750

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