[序言] Spark 基于内存的基本类型 (primitive)为一些应用程序带来了 100 倍的性能提升.Spark 允许用户程序将数据加载到 集群内存中用于反复查询,非常适用于大数据和机器学习. 目前,Spark 已经超越 Spark 核心,发展到了 Spark streaming.SQL.MLlib. GraphX.SparkR 等模块. Spark 对曾经引爆大数据产业革命的 Hadoop MapReduce 的改进主要体现在这几个方面: 1.Spark 速度更快: 2.Spark 丰富…

第2章 Spark分布式执行涉及的组件 每个Spark应用都由一个驱动程序来发起集群上的各种并行操作,驱动程序通过一个SparkContext对象访问Spark:驱动程序管理多个执行器节点,可以用SparkContext来创建RDD. 第3章 RDD(Resilient Distributed Dataset:弹性分布式数据集) RDD特点 Spark中,对数据的所有操作不外乎:创建RDD.转化已有RDD.调用RDD操作进行求值. Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行…

第一 概论 1.spark的特点 适用多种不同分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理: spark提供了python,scale,java等接口 2.spark的组件 spark的底层组件包括:独立调度器,Hadoop YARN,Apache Mesos spark的内核包括:任务调度,内存管理,错误恢复,RDD spark的顶层包括:spark sql,spark streaming,mlib,graphx 第二 环境搭建 1.说明: spark是用scale语言编写的:运…

这章讲述了Spark编程中的高级部分,比如累加器和广播等,以及分区和管道...…

由于Spark是在Hadoop家族之上发展出来的,因此底层为了兼容hadoop,支持了多种的数据格式.如S3.HDFS.Cassandra.HBase,有了这些数据的组织形式,数据的来源和存储都可以多样化~…

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一.描述 在书中第二章,有一个例子,构建完之后,运行: ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --class com.oreilly.learningsparkexamples.mini.java.WordCount ./target/learning-spark-mini-example-0.0.1.jar ./README.md ./wordcouts 如果用的spark版本与书中用到的不一样的话,就会出现各种问题,譬如书中用的是1.2.0而我用的是最新的2.3.0.…

Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD 可以包含Python.Java.Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象. 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list 和set). RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作.转化操作会由一个RDD 生成一个新的RDD.行动操作会对RDD计算出一个结果,并把结果返回到驱动器程序中,或把…

从上层来看,每个Spark 应用都由一个驱动器程序(driver program)来发起集群上的各种并行操作.驱动器程序包含应用的main 函数,并且定义了集群上的分布式数据集,还对这些分布式数据集应用了相关操作. 驱动器程序通过一个SparkContext 对象来访问Spark.这个对象代表对计算集群的一个连接. 一旦有了SparkContext,你就可以用它来创建RDD.…

初始化SparkContext 1// 在java中初始化spark import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; SparkConf conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("my app"); //集群url:本例是运行在本地单机local:应用名,可以在集群管理器用户界面中找…

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

Introduction(介绍) 本章介绍了之前章节没有涵盖的高级Spark编程特性.我们介绍两种类型的共享变量:用来聚合信息的累加器和能有效分配较大值的广播变量.基于对RDD现有的transformation(转换),我们针对构建成本高的任务引入批量操作,如查询数据库.为了扩展我们可使用工具的范围,我们介绍Spark与外部程序交互的方法,例如用R编写的脚本. 在本章中,我们将以无线电台的通话记录作为输入构造一个示例.这些日志至少包括联系电台的呼号.呼号由国家分配,并且每个国家有自己的呼号范围,…

Working on a Per-Partition Basis(基于分区的操作) 以每个分区为基础处理数据使我们可以避免为每个数据项重做配置工作.如打开数据库连接或者创建随机数生成器这样的操作,我们希望避免为每个元素重做配置工作.Spark有分区版本的map和foreach,通过让RDD的每个分区只运行一次代码,可帮助降低这些操作的成本. 回到我们的呼号例子中,有一个无线电台呼号的在线数据库,我们可以查询联系日志的公共列表.通过使用基于分区的操作,我们可以分享数据库的连接池来避免为多个连接配置…

Transformation算子 基本的初始化 java static SparkConf conf = null; static JavaSparkContext sc = null; static { conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation"); sc = new JavaSparkContext(conf); } scala private v…

Transformation算子 基本的初始化 (1)java static SparkConf conf = null; static JavaSparkContext sc = null; static { conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation"); sc = new JavaSparkContext(conf); } (2)scala pri…

配置的伪分布式,ubuntu14.04上 先配置hadoop,参见这个博客,讲的很好 http://www.powerxing.com/install-hadoop/, 但是我在配的过程中还是遇到了问题: 问题1:设置免登录的时候,虽然是按步骤做的,但ssh localhost测试,总是提示要输入密码.这个博客说的比较清楚:http://blog.csdn.net/budapest/article/details/8022926 解决办法:chmod 600 authorized_keys 问题…

6.1 模块化程序设计  一个较大的程序一般应分为若干个程序模块,每一个模块用来实现一个特定的功能.所有的高级语言中都有子程序这个概念,用子程序实现模块的功能.比如在C语言中,子程序的作用是由函数完成的,一个C程序可由一个主函数和若干个函数构成,由主函数调用其它函数,其他函数也可以相互调用,同一个函数可以被一个或多个函数调用任意多次.在Blockly中,也支持函数的定义和使用.  在程序设计中,常将一些常用的功能模块编写成函数,放在函数库中供公共选用,所以要善于利用函数,以减少重复编写代码的工程…

1.计算机基础 作为应用开发程序员,我们开发的软件都是应用软件,而应用软件必须运行于操作系统之上,操作系统则运行于硬件之上,应用软件是无法直接操作硬件的,应用软件对硬件的操作必须调用操作系统的接口,由操作系统操控硬件. 比如客户端软件想要基于网络发送一条消息给服务端软件,流程是: 1.客户端软件产生数据,存放于客户端软件的内存中,然后调用接口将自己内存中的数据发送/拷贝给操作系统内存 2.客户端操作系统收到数据后,按照客户端软件指定的规则(即协议).调用网卡发送数据 3.网络传输数据 4.服务端…

16.2.4 图形参数 在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改.show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况.查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中: > show.settings() > mysettings<-trellis.par.get() 查看叠加点的默认设置值: > mysett…

家转载,为保留作者成果.转载请注明出处,http://blog.csdn.net/netluoriver,有些文件在资源中也能够下载!假设你没有积分,能够联系我索要. 1. package SixthCharter; /* * File: Poker.java * --------------------------- * 这是第6章的第一题 * Author luoriver */ import acm.program.*; import acm.util.*; public class Po…

面向对象编程: 面向对象顾名思义,就是把组织代码的粒度从函数级别抽象到对象级别,对象是通过类来生成的,类可以想象为模板或进本框架而对象是在原有模板或框架的基础上增加详细信息的实体,类,有分类.聚类的含义,也就是说把世间万物进行区分,有相同特点的找到这些相同点构成一个模板,以备今后使用.实例化就是从类生成对象的过程. 类的三大特性: 封装.继承和多态 封装:编程的根本结果是实现了数据的组织.传递.转换与呈现,面向对象编程中,对数据的存放和传递进行了抽象,数据不再以单点存在,而是保存在对象中,传递的…

异步执行框架executor是一个接口,只有一个方法.接受一个Runnable做为参数,执行任务. 将任务的执行与提交解耦. 1:executor package java.util.concurrent; public interface Executor { void execute(Runnable var1); } 2:使用executor 创建一个任务,并执行. package chaptor06; import java.io.IOException; import java.net…

11.1 declare:显示或设置Shell变量 11.2 export:显示或设置环境变量 11.3 set:显示和设置Shell变量 11.4 unset:删除变量或函数 11.5 env:查看和设置环境变量 11.6 red:从标准输入中读取一行 11.7 readonly:设置只读变量 11.8 test:检查文件类型,并比较值 11.9 false:什么都不做,表示失败 11.1 declare:显示或设置Shell变量 11.2 export:显示或设置环境变量 11.3 set:…

16.1 R 中的四种图形系统 基础图形函数可自动调用,而grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包(如library(lattice)).要调用ggplot2函数需下载并安装该包(install.packages("ggplot2")),第一次使用前还要进行加载(library(ggplot2)). 16.2 lattice 包 lattice包为单变量和多变量数据的可视化提供了一个全面的图形系统.在一个或多个其他变量的条件下,栅栏图形展示某个变量的分布或与其他变量间的关系…

01-进程与程序的概念 02-操作系统介绍 03-操作系统发展历史-第一代计算机 04-操作系统发展历史-批处理系统 05-操作系统发展历史-多道技术 06-操作系统发展历史-分时操作系统 07-总结操作系统功能与多道技术 08-进程理论 09-开启子进程的两种方式 10-查看进程的pid与ppid 11-僵尸进程与孤儿进程 12-Process对象的其他属性或方法 13-练习题讲解 14-守护进程 15-互斥锁 16-模拟抢票 17-互斥锁与join的区别 18-队列的使用 19-生产者消费者…

五.基于分区进行操作 基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作.诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作,都是我们应当尽量避免为每个元素都配置一次的工作.Spark 提供基于分区的 map 和 foreach ,让你的部分代码只对 RDD 的每个分区运行一次,这样可以帮助降低这些操作的代价. 当基于分区操作 RDD 时,Spark 会为函数提供该分区中的元素的迭代器.返回值方面,也返回一个迭代器.除 mapPartitions() 外,Spark 还有一些别的基于分…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群.2 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入H…