java写spark代码 java调用spark程序
Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别
语言不同:Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大。但是scala也是运行在java虚拟机上，两者可以方便的互相调用。
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Spark作为一个数据统计分析的工具，它是偏向于函数式处理的思想，因此在spark应用开发时，天然与scala亲近，所以用scala写spark十分的简洁明了，用java代码100行写出来的spark程序，可能用scala几行就搞定了。
Java写spark则是java出生的开发人员快速使用spark的最佳选择。另外，Java 8之后，也添加了一些函数式语言得语法，这使得Java写spark简洁不少。
如何用java代码替代spark-submit脚本
例子：在开发web项目结合spark云平台时遇到一个难题，当一个类继承了ActionSupport成为一个action后，在它的method（）中不能调用spark程序（会报找不到spark jar包的错误，不知道怎么解决）。
解决方案：把spark程序打包成jar文件，写一个脚本，在action的method（）中调用这个脚本，运用spark-submit启动spark程序。
脚本代码 ，CRS.sh ：
/usr/local/spark/spark-1.0.0-bin-hadoop1/bin/spark-submit \
--class ar.runCourseCF \
--master local[4] \
/root/IdeaProjects/HelloWorld/web/WEB-INF/lib/test.jar
struts2 的 action类：
public class recommendationAction extends ActionSupport
implements ModelDrivenRecommendationArguments {
private RecommendationArguments recommendation = new RecommendationArguments();
public String execute() throws Exception
{
//脚本路径
String shellPath = "/root/IdeaProjects/HelloWorld/src/CRS.sh";
System.out.println(shellPath);
ShellUtil shell = new ShellUtil();
shell.runShell(shellPath);
return SUCCESS;
}
public RecommendationArguments getModel()
{
return recommendation;
}
}
java运行脚本的代码：
public class ShellUtil {
public void runShell(String shellPath)
{
//String shellPath="/root/IdeaProjects/CRS.sh"; //程序路径
try {
Process process = null;
//添加权限
String command1 = "chmod 777 " + shellPath;
process = Runtime.getRuntime().exec(command1);
process.waitFor();
//用sh CRS.sh执行脚本
String command2 = "sh " + shellPath;
Runtime.getRuntime().exec(command2).waitFor();
}catch(Exception e)
{
System.out.println(e.toString());
怎样使用java开发spark程序?
1、Spark 是基于内存的分布式计算框架，因为无需利用 HDFS 作为中间结果保存的介质，性能杠杠的。Spark 是由 Scala 实现的，所以最好学习一下 Scala（当然用 Python 和 Java 也是可以的）。（）
为啥要用 Spark？
快！基于内存
易用！Scala, Java, Python 都支持，还有交互式的 Python 和 Scala 的 shell，可以快速进行原型开发
通用！批处理、交互查询、流处理、机器学习、图计算，样样精通
兼容！可以使用各种现有的技术作为底层，也可以自己独立运行
Spark 生态系统有哪些组件？
Spark SQL: 类似 Hive，支持在不同 RDD 上进行类似 SQL 的操作
Spark Streaming: 对于流数据进行处理
MLlib: 机器学习库
GraphX: 图并行框架
RDD 是什么？
在 Spark 框架中，最重要的是一类新的数据抽象，叫做 Resilient Distributed Dataset - RDD。RDD 是分布式存储在集群中的内存对象，按照值的范围或者哈希结果进行划分。与此同时 RDD 会记录关于数据进行的各种操作（每次操作都会生成新的 RDD），这样即使节点挂掉，也能够根据之前的操作日志重新得到损失的 RDD
RDD 支持2种操作：
转换（transformation）：从现有的数据集创建一个新的数据集
动作（actions）：在数据集上运行计算后，返回一个值给驱动程序
2、实战java开发spark程序
3、spark集群环境搭建
如何配置Eclipse来使用Java编写Spark App
首先，打开eclipse 然后，左上角文件（file）--project...--java -- java project 起个名字。点完成 右击src。新建new--class 下面可以不勾。但是勾了会给你写代码main函数 然后点完成 就可以写代码了
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