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  • 安装mysql详细步骤有哪些?安装mysql详细步骤有:MySQL下载进入页面官网,找到下载页面页面下拉,找到如下图,然后点击下载Windows (x86, 64-bit), ZIP Archive。然后我们将下载下来ZIP包解压MySQL安装1.以管理...

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    安装mysql详细步骤有哪些?

    安装mysql详细步骤有:

    MySQL下载

    进入页面官网,找到下载页面页面下拉,找到如下图,然后点击下载Windows (x86, 64-bit), ZIP Archive。

    04b5242f520114489e508e5053b588d4.png

    然后我们将下载下来的ZIP包解压

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    MySQL的安装

    1.以管理员打开命令行并进入到解压根目录/bin目录下

    696974c80f9376191c0f49869383b16f.png

    2.创建配置文件my.ini。默认解压文件中没有,我们可以新建完添加解压根目录下。(新建文本文档,并将后缀名改成.ini)然后我们编辑此文件,设置MySQL根目录,以及数据库数据存放的目录。

    2a00947ae90077bdbffdf5895a9d4456.png

    basedir和datadir设置时需要注意的是如果使用“\”请使用双“\\”来分割目录,如果不使用这种可以使用单“/”

    3.初始化MySQL数据目录,也就是我们配置的datadir进行初始化,执行命令管理员cmd> mysqld --initialize

    然后会在data目录下生成一堆文件

    4.获取初始化数据库随机密码。执行完上一步之后,在data目录下生的文件有一个.err文件,这里面有初始化的密码。我们编辑打开此文件,找到密码。该文件命名规则是【电脑用户名.err】如下图

    3b8b16af0b3b830bc4eee08c19224626.png

    我们此次初始化随机密码是:kdpsvo&9S4r>

    5.安装MySQL服务,管理员cmd> mysqld --install mysql8.0

    50182513b94a75d5d5ec30173a350b04.png

    6.启动mysql服务,管理员cmd> net start mysql8.0

    然后等待服务已成功启动提示,如下图

    b2d8567a19edbd8964fb6ff9bc8e79ef.png

    7.用root账号、随机密码登录连接MySQL管理员cmd> mysql -u root -p

    然后输入上面的随机密码成功登录

    7514581e68015cf819de826f6c8f50e6.png

    8.修改随机密码为rootmysql> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'root';Query OK, 0 rows affected(0.04sec);

    然后退出,用新密码重新登录,至此完成

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  • 下面讲解使用IDEA工具开发WordCount单词计数程序相关步骤。 1.创建Maven项目,新建资源文件夹 创建一个Maven工程项目,名为“spark_chapter02”。项目创建好后,在main和test目录下分别创建一个名称为scala...

      Spark作业与MapReduce作业同样可以先在本地开发测试,本地执行模式与集群提交模式,代码的业务功能相同,因此本书大多数采用本地开发模式。下面讲解使用IDEA工具开发WordCount单词计数程序的相关步骤。

      1.创建Maven项目,新建资源文件夹

      创建一个Maven工程项目,名为“spark_chapter02”。项目创建好后,在main和test目录下分别创建一个名称为scala的文件夹,创建好的目录结构如图1所示。

    169c59501ebf43d25e315333a9d83455.png

      图1 Spark_chapter02项目目录结构

      在图1中,选中main目录下的scala文件夹,单击右键选择【Mark Directory as】→【Sources Root】,将文件夹标记为资源文件夹类型;同样的,选中test目录下的scala文件夹,单击右键选择【Mark Directory as】→【Test Sources Root】将文件夹标记为测试资源文件夹类型。其中,资源文件夹中存放项目源码文件,测试文件夹中存放开发中测试的源码文件。

      2.添加Spark相关依赖、打包插件

      Maven是一个项目管理工具,虽然我们刚才创建好了项目,但是却不能识别Spark类,因此,我们需要将Spark相关的依赖添加到Maven项目中。打开文件,在该文件中添加的依赖如下所示:

    
    <!--设置依赖版本号-->
         <properties>
          <>2.11.8</>
          <>2.7.4</>
          <>2.3.2</>
        </properties>
        <dependencies>
          <!--Scala-->
         <dependency>
           <groupId>org.scala-lang</groupId>
           <artifactId>scala-library</artifactId>
           <version>${}</version>
         </dependency>
         <!--Spark-->
         <dependency>
           <groupId>org.apache.spark</groupId>
           <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
           <version>${}</version>
         </dependency>
         <!--Hadoop-->
         <dependency>
           <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
           <artifactId>hadoop-client</artifactId>
           <version>${}</version>
         </dependency>
       </dependencies>

      在上述配置参数片段中,标签用来设置所需依赖的版本号,其中在标签中添加了Scala、Hadoop和Spark相关的依赖,设置完毕后,相关Jar文件会被自动加载到项目中。

      3.编写代码,查看结果

      在main目录下的scala文件夹中,创建文件用于词频统计,代码如文件1所示。

      文件1

    
      import org.apache.spark.rdd.RDD
      import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
      //编写单词计数
      object WordCount {
        def main(args: Array[String]): Unit = {
           //1.创建SparkConf对象,设置appName和Master地址
          val sparkconf = new 
            SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")
          //2.创建SparkContext对象,它是所有任务计算的源头,
         // 它会创建DAGScheduler和TaskScheduler
         val sparkContext = new SparkContext(sparkconf)
         //3.读取数据文件,RDD可以简单的理解为是一个集合
         // 集合中存放的元素是String类型
         val data : RDD[String] = 
                      ("D:\\word\\")
         //4.切分每一行,获取所有的单词
         val words :RDD[String] = ((" "))
         //5.每个单词记为1,转换为(单词,1)
         val wordAndOne :RDD[(String, Int)] = (x =>(x,1))
         //6.相同单词汇总,前一个下划线表示累加数据,后一个下划线表示新数据
         val result: RDD[(String, Int)] = (_+_)
         //7.收集打印结果数据
         val finalResult: Array[(String, Int)] = ()
         println()
         //8.关闭sparkContext对象
         ()
       }
     }

      上述代码中,第7-11行代码创建SparkContext对象并通过SparkConf对象设置配置参数,其中Master为本地模式,即可以在本地直接运行;第14-24行代码中,读取数据文件,将获得的数据按照空格切分,将每个单词记作(单词,1),之后若出现相同的单词就将次数累加,最终打印数据结果;第26行代码表示关闭SparkContext对象资源。执行代码成功后,在控制台可以查看输出结果,如图2所示。

    a75f833f457ce218117b785ebf1b88e5.png

      图2 IDEA开发WordCount

      从图2可以看出,文本中的单词已经成功统计了出现的次数。

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    系统设置:

    $ git config --global user.name "Your Name"
    $ git config --global user.email your.email@example.com

    进入创建的新的应用程序的根目录,初始化一个新仓库:

    $ git init

    添加文件

    $ git add .

    查看暂存区域有哪些文件

    $ git status

    告诉git需要保存add的文件

    $ git commit -m"reason"

    查看历史提交信息

    $ git log

    将程序推到github上:

    $ git remote add origin git@github.com:<username>/first_app.git
    $ git push -u origin master

    创建分支: $ git branch mybranch
    切换分支: $ git checkout mybranch
    创建并切换分支:

     $ git checkout -b mybranch

    列出本地所有分支

    $ git branch
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