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。

创新互联公司公司2013年成立，是专业互联网技术服务公司，拥有项目网站设计制作、成都做网站网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元镇雄做网站,已为上家服务,为镇雄各地企业和个人服务,联系电话:18980820575

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

新闻名称：java写spark代码 java调用spark程序
分享网址：http://myzitong.com/article/hpiioo.html