在spark项目中没有这个包1.0-SNAPSHOT.jar
时间: 2024-04-05 08:29:00 浏览: 9
您好,关于您提到的问题,我可以为您提供以下建议:
1. 首先,请确认您是否正确地导入了项目所需的所有依赖项。可能出现找不到包的情况是因为某些依赖项没有正确地导入到项目中。
2. 如果您确定所有依赖项都已正确导入,请检查您的Maven或Gradle配置文件,确保您正在使用的是正确的版本号。
3. 如果您确定所有依赖项和版本都正确,您可以尝试手动下载并安装缺少的包。您可以在Maven Central Repository或JCenter等库中搜索该包,并手动下载jar文件并将其添加到项目中。
希望这些建议可以帮助您解决问题。如果仍有疑问,请随时告诉我。
相关问题
:\JAVA\mavean\repository\repository\org\apache\cassandra\cassandra-all\0.8.1\apache-cassandra-thrift-0.8.1.jar (系统找不到指定的文件。)
以下是使用spark-submit提交Spark应用程序的两个示例:
引用:
```shell
spark-submit \
--master yarn \
--name "OnLineLogAnalysisV3" \
--conf "spark.scheduler.mode=FAIR" \
--conf "spark.sql.codegen=true" \
--num-executors 3 \
--executor-cores 1 \
--executor-memory 2G \
--driver-class-path /data/aaron/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar \
--class com.onlinelog.www.OnLineLogAnalysisV3 \
/data/aaron/lib/loganalysis/0801/loganalysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
```
引用:
```shell
spark-submit \
--master yarn \
--name "OnLineLogAnalysisV3" \
--conf "spark.scheduler.mode=FAIR" \
--conf "spark.sql.codegen=true" \
--num-executors 3 \
--executor-cores 1 \
--executor-memory 2G \
--jars /data/aaron/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar \
--class com.onlinelog.www.OnLineLogAnalysisV3 \
/data/aaron/lib/loganalysis/0801/loganalysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
```
这两个示例都是使用spark-submit命令来提交Spark应用程序。其中,`--master yarn`指定了Spark应用程序的运行模式为YARN模式,`--name "OnLineLogAnalysisV3"`指定了应用程序的名称为"OnLineLogAnalysisV3",`--conf "spark.scheduler.mode=FAIR"`指定了调度器模式为FAIR模式,`--conf "spark.sql.codegen=true"`指定了Spark SQL的代码生成为开启状态。
其他参数包括`--num-executors`指定了执行器的数量,`--executor-cores`指定了每个执行器的核心数,`--executor-memory`指定了每个执行器的内存大小。`--driver-class-path`指定了驱动程序的类路径,`--jars`指定了需要加载的外部JAR包。
最后,`--class com.onlinelog.www.OnLineLogAnalysisV3`指定了要运行的主类,`/data/aaron/lib/loganalysis/0801/loganalysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar`指定了要提交的应用程序的JAR包路径。
基于spark用java写一个word count的程序,打成jar包,使用spark-submit命令以提交到yarn程序运行
好的,以下是基于Spark用Java写一个Word Count的程序,并打成Jar包的步骤:
1. 确保已经安装好了Java和Spark,并且环境变量已经配置好了。
2. 创建一个Java Maven项目,添加以下依赖到pom.xml文件中:
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
3. 创建一个WordCount类,实现Spark的Word Count算法:
```java
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) {
// 创建SparkConf对象
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCount");
// 创建JavaSparkContext对象
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 读取文件
JavaRDD<String> lines = sc.textFile(args[0]);
// 将每行数据切分成单词
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
// 将单词转换为键值对
JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> pairs = words.map(word -> new Tuple2<>(word, 1));
// 按键进行分组并统计数量
JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> counts = pairs.reduceByKey((a, b) -> a + b);
// 输出结果
List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();
for (Tuple2<String, Integer> tuple : output) {
System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
}
// 关闭JavaSparkContext对象
sc.stop();
}
}
```
4. 在命令行中进入项目目录,执行以下命令打成Jar包:
```shell
mvn clean package
```
5. 将打包好的Jar包上传到HDFS上,例如:
```shell
hadoop fs -mkdir /wordcount
hadoop fs -put target/wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar /wordcount/wordcount.jar
```
6. 使用spark-submit命令以提交到yarn程序运行:
```shell
spark-submit --class WordCount --master yarn --deploy-mode cluster /wordcount/wordcount.jar /input.txt
```
其中,/input.txt为需要统计的文件路径。
注意:在执行以上步骤前,请确保已经正确配置好了Hadoop和Yarn的环境。
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