javaspark,javaspark使用jedis

本文目錄一覽：

• 1、java 在本地調試spark引用異常如何解決
• 2、spark java本地環境怎麼搭建
• 3、spark和java的關係
• 4、Spark 中用 Scala 和 java 開發有什麼區別
• 5、java的怎麼操作spark的dataframe

java 在本地調試spark引用異常如何解決

你沒有管理權限，意思如下:具有視圖權限的用戶：SET（管理員）；具有視圖權限的組：SET（）；具有修改權限的USER：SET（管理員）；具有修改權限的組：SET（）；

spark java本地環境怎麼搭建

1. 環境準備

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

JDK 版本8.x （Linux推薦Oracle， 沒有測試過OpenJDK）

因為只是用Java，因此無需安裝Scala及其相應的插件

2. 創建一個新的maven項目

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

這裡只列出了必要的幾個依賴。 其他的請根據你自己的項目需求添加

4. 使用maven打包

之後在Goal 之中填寫clean package 即可

如果在修改了與Spark相關的代碼之後，需要重新編譯打包才行。 否則會有異常提示。

5. 代碼編寫注意事項：

在創建JavaSparkContext的時候，需要把自己加進去。

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 運行之後生成的完整的jar包

spark和java的關係

通常大家只是說Spark是基於內存計算的，速度比MapReduce要快。或者說內存中迭代計算。其實我們要抓住問題的本質。總結有以下幾點：

1、Spark vs MapReduce ≠ 內存 vs 磁盤

其實Spark和MapReduce的計算都發生在內存中，區別在於：

MapReduce通常需要將計算的中間結果寫入磁盤，然後還要讀取磁盤，從而導致了頻繁的磁盤IO。

Spark則不需要將計算的中間結果寫入磁盤，這得益於Spark的RDD(彈性分布式數據集，很強大)和DAG(有向無環圖)，其中DAG記錄了job的stage以及在job執行過程中父RDD和子RDD之間的依賴關係。中間結果能夠以RDD的形式存放在內存中，且能夠從DAG中恢復，大大減少了磁盤IO。

2、Spark vs MapReduce Shuffle的不同

Spark和MapReduce在計算過程中通常都不可避免的會進行Shuffle，兩者至少有一點不同：

MapReduce在Shuffle時需要花費大量時間進行排序，排序在MapReduce的Shuffle中似乎是不可避免的；

Spark在Shuffle時則只有部分場景才需要排序，支持基於Hash的分布式聚合，更加省時；

3、多進程模型 vs 多線程模型的區別

MapReduce採用了多進程模型，而Spark採用了多線程模型。多進程模型的好處是便於細粒度控制每個任務佔用的資源，但每次任務的啟動都會消耗一定的啟動時間。就是說MapReduce的Map Task和Reduce Task是進程級別的，而Spark Task則是基於線程模型的，就是說mapreduce 中的 map 和 reduce 都是 jvm 進程，每次啟動都需要重新申請資源，消耗了不必要的時間(假設容器啟動時間大概1s，如果有1200個block，那麼單獨啟動map進程事件就需要20分鐘)

Spark則是通過復用線程池中的線程來減少啟動、關閉task所需要的開銷。(多線程模型也有缺點，由於同節點上所有任務運行在一個進程中，因此，會出現嚴重的資源爭用，難以細粒度控制每個任務佔用資源)

總結：關於Spark為什麼比MapReduce快，或者Spark速度快於MapReduce的原因，總結至少有這幾點不同之處吧。

Spark 中用 Scala 和 java 開發有什麼區別

1，構建系統的選擇，sbt更合適用來構建Scala工程，maven更合適用來構建Java工程

2，對於spark中的API來說，Java和Scala有差別，但差別並不大

3，如果用Scala開發spark原型程序，可以用spark-shell“打草稿”，或者直接使用spark-shell做交互式實時查詢

4，用Scala代碼量將減少甚至一個數量級，不過Scala的使用門檻較高

建議：使用Scala構建spark作業，因為spark本身為sbt所構建，同時使用Scala開發spark作業將有助於理解spark的實現機制

Scala相對Java語法更豐富，更簡潔，寫起來更像腳本，能夠提高開發效率。

使用Java的話代碼會規範些，不過太臃腫，代碼量更大。

另外Spark基本使用函數式編程，使用Java的話可能需要寫一大堆匿名類，而Scala只需要一個lambda表達式。

Java不支持自動類型推導，RDD類基本都是范型，聲明時需要寫一串類類型，而Scala基本可以省略變量類型。

另外，如果喜歡，可以混合Java和Scala，因為二者最終都是編譯成class文件，使用Scala能夠隨意調用Java實現的類和方法。

從表面上看，無論採用哪種語言，都能完成一樣的功能，只是代碼量有多有少，開發人員根據自己的情況選擇使用Java還是Scala都可。

據說目前最新的Java 8已經支持函數式接口了，Java 9也將推出Java Shell功能，慢慢地會變得和Scala一樣簡潔

java的怎麼操作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) {