spark简单总结—短小精悍

【spark简单总结—短小精悍】的更多相关文章

spark简单总结—短小精悍

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.因为其基于内存计算,较Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性,同时保证了高效容错性和可伸缩性.从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目,并成功应用于商业集群中.学习Spark就需要了解其架构及运行机制. Spark架构Spark架构使用了分布式计算中master-slave模型,master是集群中含有master进程的节点,slave是集群中含有worker进程的节点.master作为整个集群的控制器,…

Apache Spark简单介绍、安装及使用

Apache Spark简介 Apache Spark是一个高速的通用型计算引擎,用来实现分布式的大规模数据的处理任务. 分布式的处理方式可以使以前单台计算机面对大规模数据时处理不了的情况成为可能. Apache Spark安装及配置(OS X下的Ubuntu虚拟机) 学习新东西最好是在虚拟机下操作,以免对现在的开发环境造成影响,我的系统是OS X,安装的是VirtualBox虚拟机,然后在虚拟机里安装的Ubuntu系统. VirtualBox安装方法请查看教程: YouTube: Instal…

Spark（二） -- Spark简单介绍

spark是什么? spark开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架 spark基于map reduce算法实现的分布式计算拥有Hadoop MapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中从而不再需要读写HDFS 从上面的官方解释中我们可以得到的信息时,spark是一套并行计算的框架,并且性能要比hadoop的map-reduce好那么到底性能比较好是体现在哪里呢基于内存的处理是spark速度快的原因之一还有一个…

spark简单入门

本文由cmd markdown编辑,原始链接:https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果…

Spark简单集群搭建

1．上传spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz安装包到/home/dtouding目录下 2．解压安装包到/bigdata/目录下,tar –zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz –C /bigdata/ 3．修改配置文件: 1) mv spark-env.sh.template spark-env.sh 2) mv slaves.template slaves 3) 修改spark-env.sh文件添加J…

spark简单文件配置

cd /usr/local/spark/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/conf cp slaves.template slaves cp spark-env.sh.template spark-env.sh 修改slaves和spark-env.sh文件slaves hadoop-3 hadoop-4 hadoop-5 spark-env.sh export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk export SCALA_HOM…

spark简单快速学习及打开UI界面---1

1.远程集群测试 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import scala.math.random /** * 利用spark进行圆周率的计算 * Created by 汪本成 on 2016/6/10. */ object test { def main(args: Array[String]) { //这一行重要,连接集群测试 //要测试的集群路径 //自己编译器要打的项目jar包(下面有如何打成jar包示例) val co…