1.关于存储: 1).可能的话,Spark节点与HDFS节点是一一对应的 2).如果做不到,那至少保证Spark节点与HDFS节点是一个局域网内 2.关于硬盘: 1).官方推荐每台机子4-8个硬盘,然后不需要做RAID(因为本身你的硬盘就是用来做),配置 spark.local.dir结点啦 3.关于内存 1).官方建议给spark配置当前机器内存的75%比较合理 2).当一个节点的内存超过200G的时候,建议将当前节点的worker换成两个,平均分配你的资源.  因为超过200G后,JAVA的…

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas…

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…

官方文档中的16页: numbers.map({ (number: Int) -> Int in let result = * number return result }) 不知道这个怎么用,更不知道它所说的要写个把奇数改成0的方法. 改成0的方法如下:闭包是指无函数名的方法,也就是匿名函数.在这里,我还是不懂map的意思,更不懂等下它说的那一串意思.sort那部分的~ numberJishu = numbers.map({ (number: Int) -> Int in let resul…

在官方文档中,看到这句.但不明白什么意思. let vegetable = "red pepper" switch vegetable { case "celery": let vegetableComment = "Add some raisins and make ants on a log" case "cocumber", "watercress": let vegetableComment = &…

概览 相比于Oracle,SQL Server 等数据库,MySQL分页的方式简单得多了,官方自带了分页语法 limit 语句: select * from test_t LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset} 例如:要获取第12行到第21行的记录可以这样写: select * from test_t limit 11,10; 或者 select * from test_t limit 10 offset 11; 当然简单的用法…

在照着tensorflow 官方文档和极客学院中tensorflow中文文档学习tensorflow时,遇到下面的两个问题: 1)AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'sub' #进入一个交互式Tensorflow会话 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.Variable([1.0,2.0]) a = tf.constant([3.0,3.…

官方文档的地址在:https://thanos.io/tip/components/receive.md/ 一开始以为落盘的时间间隔是:--tsdb.retention=15d 实际测试中发现,thanos receiver的落盘时间是2小时,上面的配置看起来只是tsdb文件在本地磁盘保留的时间. 最后发现以下配置有效: tsdb.min-block-duration=10m tsdb.max-block-duration=10m 如何知道tsdb落盘的时间间隔是多少呢?通过10909端口的数据…

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,…

本文转自:http://ifeve.com/spark-mesos-spark/ 在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行. 在Mesos集群中使用Spark的主要优势有: 可以在Spark以及其他框架(frameworks)之间动态划分资源. 可以同时部署多个Spark实例,且各个实例间的资源分配可以调整. 工作原理 在独立部署的Spark集群中,下图里的Cluster Manager代表Spark master.然而,在Mesos集群中,…