ssc报了名在哪跑啊

运行第一个SparkStreaming程序(及过程中问题解决) - 简书
运行第一个SparkStreaming程序(及过程中问题解决)
官方示例说明
按照官方文档的 ,可以轻松的在本地的spark-shell环境中测试这个示例。示例,即为了更好的入门,那么就再说明一下。运行这个统计单词的方式有三种,前面两种是官方文档上的指引,第三种则是用scala程序运行。
第一种方式, run-demo
打开一个终端,打开一个终端,输入 命令 nc -lk 9999,暂时叫做 “nc终端” 吧
再打开终端,切换到Spark HOME目录, 执行命令 bin/run-example org.apache.spark.examples.streaming.NetworkWordCount localhost 9999, 然后每秒会有类似一下日志循环输出
-------------------------------------------Time: 0 ms--------------------------------------------------------------------------------------Time: 0 ms-------------------------------------------
在nc终端随便输入一些字符串,用空格隔开,回车,如aa aa bb c。可以在上面的Spark终端中看到有新内容输出
-------------------------------------------Time: 0 ms-------------------------------------------(aa,2)(bb,1)(c,1)
OK,成功!
第二种 spark-shell 模式
下面介绍在spark-shell中输入scala代码运行的方式。
同上面第一步,打开一个终端,打开一个终端,输入 命令 nc -lk 9999,暂时叫做 “nc终端” 吧
再打开一个终端, 切换到Spark HOME目录下,输入 bin/spark-shell (如果你已经安装好了Spark的话,直接输入 spark-shell 即可),等待Spark启动成功,会打印信息
Spark context available as sc.scala&
然后输入以下语句:
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.api.java.function._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.api._
// Create a StreamingContext with a local master
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))
// Create a DStream that will connect to serverIP:serverPort, like localhost:9999
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
// Split each line into words
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
// Count each word in each batch
val pairs = words.map(word =& (word, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
// Print a few of the counts to the console
wordCounts.print()
ssc.start()
// Start the computation
ssc.awaitTermination()
// Wait for the computation to terminate
会打印以下信息:
14/11/11 18:07:23 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(2216) called with curMem=100936, maxMem=......14/11/11 18:07:23 INFO DAGScheduler: Stage 91 (take at DStream.scala:608) finished in 0.004 s14/11/11 18:07:23 INFO SparkContext: Job finished: take at DStream.scala:608, took 0. s -------------------------------------------Time: 0 ms-------------------------------------------
同第一种方式的第3步,随便输入一些字符串,用空格隔开,回车,如aa aa bb c。可以在上面的Spark终端中看到有新内容输出
-------------------------------------------Time: 0 ms-------------------------------------------(aa,2)(bb,1)(c,1)
OK,成功!
第三种 scala-ide编程方式
在用这种方式运行这个demo代码的时候,遇到了不少问题,记录下来,供大家参考。这个例子,请大家先根据这里记录的方式进行操作,得到一个可以运行的程序,后面我会记录遇到的问题。
下载scala-ide, ,下载 For Scala 2.10.4 下的对应平台的ide,解压,运行。
安装sbt,,
安装sbteclipse, , 编辑 ~/.sbt/0.13/plugins/plugins.sbt 文件, 添加以下内容 addSbtPlugin("com.typesafe.sbteclipse" % "sbteclipse-plugin" % "2.5.0"),如果没有plugins目录和plugins.sbt,自行创建。
用向导创建一个scala项目,并在项目根目录下创建一个build.sbt文件,添加以下内容(注意,每行正式语句之后要换行)
name := "spark-test"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.10.4"
// set the main class for the main 'run' task// change Compile to Test to set it for 'test:run'mainClass in (Compile, run) := Some("test.SparkTest")
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.10" % "1.1.0"
创建test.SparkTest.scala文件,添加以下代码
package testimport org.apache.spark.streaming.import org.apache.spark.streaming.StreamingContext.import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.api.java.function.import org.apache.spark.streaming.import org.apache.spark.streaming.api._
object SparkTest {def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a StreamingContext with a local master // Spark Streaming needs at least two working thread val ssc = new StreamingContext("local[2]", "NetworkWordCount", Seconds(10)) // Create a DStream that will connect to serverIP:serverPort, like localhost:9999 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // Split each line into words val words = lines.flatMap(.split(" ")) // Count each word in each batch val pairs = words.map(word =& (word, 1)) val wordCounts = pairs.reduceByKey( + _) wordCounts.print ssc.start ssc.awaitTermination}}
终端中切换目录到这个项目根目录,输入命令 sbt , 命令运行成功后,敲入 eclipse 生成eclipse项目和项目所需依赖
同第一种方式的第1,3步,再打开一个终端,输入 命令 nc -lk 9999。然后运行刚才写的main程序,在nc终端中输入一些字符串,用空格隔开,回车,如aa aa bb c。可以在ide控制台中观察到 -------------------------------------------Time: 0 ms-------------------------------------------(aa,2)(bb,1)(c,1)
OK,成功!
下面是遇到的问题及解决方法:
1. 运行程序说找不到主类
解:没有在sbt文件配置主类是哪个,在build.sbt
文件中添加以下代码
mainClass in (Compile, run) := Some("test.SparkTest")
Some中就是主类的路径
2. java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class
这个问题困扰了我很长时间,一直没找到怎么解决。后来看到说是scala每次版本升级不兼容以前的版本编译的库,于是换了对应的版本的ide才正常运行。解:scala-ide版本和现在用的spark包依赖编译的scala版本不一致, 请下载上面说过的 scala-ide For Scala 2.10.4 版本。
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发布时间: 12:19 编辑:admin
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4、车队竞速/车队道具排行榜电信区前2名、联通第1名、电信二区第1名晋级线下分站赛名额。
&&&线上报名链接&&&
线上比赛时间
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参加比赛的玩家将会获得丰厚的奖励,比赛设有累计参赛奖,比赛期间天天在游戏内参赛实现一局比赛即可计为参赛1天。
1、累计参赛一天可以获得500点券;
2、累计参赛2天能够获得1000点券、1000花费券;
3、累计参赛3天可以获得SSC非卖疾影车手定制手杖(30天);
4、累计参赛4天获得SSC非卖疾影车手赛车服(30天);
5、累计参赛5天获得SSC2017武汉站参赛挂饰(永久)。
玩家通过参赛获得的积分可以进行抽奖,每20积分可以进行一次抽奖,有机会赢取超值奢华奖励。
失掉对应积分数还将拿到竞赛送出的一系列嘉奖,包含SSC2017武汉站参赛车手名称(永恒)、SSC2017武汉站参赛车手背景(永远)、SSC定制A车流金刺客等。
个人线上排名奖励仍然丰富。
1-10名可以获得永久SSC线上赛王者车手背景、永久SSC线上赛王者车手挂饰、永久SSC线上赛王者车手咭片夹。
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