javaspark,javaspark使用jedis

本文目录一览：

• 1、java 在本地调试spark引用异常如何解决
• 2、spark java本地环境怎么搭建
• 3、spark和java的关系
• 4、Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别
• 5、java的怎么操作spark的dataframe

java 在本地调试spark引用异常如何解决

你没有管理权限，意思如下:具有视图权限的用户：SET（管理员）；具有视图权限的组：SET（）；具有修改权限的USER：SET（管理员）；具有修改权限的组：SET（）；

spark java本地环境怎么搭建

1. 环境准备

Eclipse 请不要使用最新的 Neon(4.6) ，太多Bug了。 还是使用最新的 Mars(4.5) 系列吧

JDK 版本8.x （Linux推荐Oracle， 没有测试过OpenJDK）

因为只是用Java，因此无需安装Scala及其相应的插件

2. 创建一个新的maven项目

3. pom.xml

org.apache.hadoop

hadoop-client

2.6.0

javax.servlet

*

org.apache.spark

spark-core_2.10

1.6.1

org.apache.spark

spark-streaming_2.10

1.6.1

org.apache.spark

spark-mllib_2.10

1.6.1

org.scala-lang

scala-library

2.10.5

这里只列出了必要的几个依赖。 其他的请根据你自己的项目需求添加

4. 使用maven打包

之后在Goal 之中填写clean package 即可

如果在修改了与Spark相关的代码之后，需要重新编译打包才行。 否则会有异常提示。

5. 代码编写注意事项：

在创建JavaSparkContext的时候，需要把自己加进去。

public static JavaSparkContextgetContext(String taskName) {

JavaSparkContextsc = new JavaSparkContext(SparkConnUtils.getSparkConf(taskName));

sc.addJar(“target/sparkstat-0.0.1-SNAPSHOT.jar”);

return sc;

}

其中target/sparkstat-0.0.1-SNAPSHOT.jar是maven 运行之后生成的完整的jar包

spark和java的关系

通常大家只是说Spark是基于内存计算的，速度比MapReduce要快。或者说内存中迭代计算。其实我们要抓住问题的本质。总结有以下几点：

1、Spark vs MapReduce ≠ 内存 vs 磁盘

其实Spark和MapReduce的计算都发生在内存中，区别在于：

MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO。

Spark则不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD(弹性分布式数据集，很强大)和DAG(有向无环图)，其中DAG记录了job的stage以及在job执行过程中父RDD和子RDD之间的依赖关系。中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，且能够从DAG中恢复，大大减少了磁盘IO。

2、Spark vs MapReduce Shuffle的不同

Spark和MapReduce在计算过程中通常都不可避免的会进行Shuffle，两者至少有一点不同：

MapReduce在Shuffle时需要花费大量时间进行排序，排序在MapReduce的Shuffle中似乎是不可避免的；

Spark在Shuffle时则只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时；

3、多进程模型 vs 多线程模型的区别

MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间。就是说MapReduce的Map Task和Reduce Task是进程级别的，而Spark Task则是基于线程模型的，就是说mapreduce 中的 map 和 reduce 都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗了不必要的时间(假设容器启动时间大概1s，如果有1200个block，那么单独启动map进程事件就需要20分钟)

Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的开销。(多线程模型也有缺点，由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源)

总结：关于Spark为什么比MapReduce快，或者Spark速度快于MapReduce的原因，总结至少有这几点不同之处吧。

Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

1，构建系统的选择，sbt更合适用来构建Scala工程，maven更合适用来构建Java工程

2，对于spark中的API来说，Java和Scala有差别，但差别并不大

3，如果用Scala开发spark原型程序，可以用spark-shell“打草稿”，或者直接使用spark-shell做交互式实时查询

4，用Scala代码量将减少甚至一个数量级，不过Scala的使用门槛较高

建议：使用Scala构建spark作业，因为spark本身为sbt所构建，同时使用Scala开发spark作业将有助于理解spark的实现机制

Scala相对Java语法更丰富，更简洁，写起来更像脚本，能够提高开发效率。

使用Java的话代码会规范些，不过太臃肿，代码量更大。

另外Spark基本使用函数式编程，使用Java的话可能需要写一大堆匿名类，而Scala只需要一个lambda表达式。

Java不支持自动类型推导，RDD类基本都是范型，声明时需要写一串类类型，而Scala基本可以省略变量类型。

另外，如果喜欢，可以混合Java和Scala，因为二者最终都是编译成class文件，使用Scala能够随意调用Java实现的类和方法。

从表面上看，无论采用哪种语言，都能完成一样的功能，只是代码量有多有少，开发人员根据自己的情况选择使用Java还是Scala都可。

据说目前最新的Java 8已经支持函数式接口了，Java 9也将推出Java Shell功能，慢慢地会变得和Scala一样简洁

java的怎么操作spark的dataframe

t java.util.Properties;

import org.apache.log4j.Logger;

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import org.apache.spark.sql.DataFrame;

import org.apache.spark.sql.SQLContext;

import org.apache.spark.sql.SaveMode;

public class Demo_Mysql3 {

private static Logger logger = Logger.getLogger(Demo_Mysql2.class);

public static void main(String[] args) {