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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我一直在eclipse上使用Python在Spark(基于Hadoop 2.7)中工作,我正在尝试运行示例示例“字数统计”,这是我的代码:
#进口
#注意未使用的导入(以及未使用的变量),
#请全部注释,否则,执行时会出现任何错误。
#请注意,指令“@PydevCodeAnalysisIgnore”和“@UnusedImport”都没有
#将能够解决该问题。
#from pyspark.mllib.clustering导入KMeans
从pyspark导入SparkConf,SparkContext
导入操作系统
# Configure the Spark environment
sparkConf = SparkConf().setAppName("WordCounts").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf = sparkConf)
# The WordCounts Spark program
textFile = sc.textFile(os.environ["SPARK_HOME"] + "/README.md")
wordCounts = textFile.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)
for wc in wordCounts.collect(): print wc
17/08/07 12:28:13 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
17/08/07 12:28:16 WARN Utils: Service 'SparkUI' could not bind on port 4040. Attempting port 4041.
Traceback (most recent call last):
File "/home/hduser/eclipse-workspace/PythonSpark/src/WordCounts.py", line 12, in <module>
sc = SparkContext(conf = sparkConf)
File "/usr/local/spark/python/pyspark/context.py", line 118, in __init__
conf, jsc, profiler_cls)
File "/usr/local/spark/python/pyspark/context.py", line 186, in _do_init
self._accumulatorServer = accumulators._start_update_server()
File "/usr/local/spark/python/pyspark/accumulators.py", line 259, in _start_update_server
server = AccumulatorServer(("localhost", 0), _UpdateRequestHandler)
File "/usr/lib/python2.7/SocketServer.py", line 417, in __init__
self.server_bind()
File "/usr/lib/python2.7/SocketServer.py", line 431, in server_bind
self.socket.bind(self.server_address)
File "/usr/lib/python2.7/socket.py", line 228, in meth
return getattr(self._sock,name)(*args)
socket.gaierror: [Errno -3] Temporary failure in name resolution
最佳答案
你可以试试看,只要创建SparkContext就足够了,它可以正常工作。
sc = SparkContext()
# The WordCounts Spark program
textFile = sc.textFile("/home/your/path/Test.txt")// OR on File-->right click get the path paste here
wordCounts = textFile.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)
for wc in wordCounts.collect():
print wc
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!