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…

虽然有网上有网友自己总结的文章,但说明得总是不够清晰,还是参考官方文档理解得比较透彻: http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/jdbc-pool.html http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/jndi-datasource-examples-howto.html…

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…

注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)…

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel…

Spark版本:1.6.2 spark-submit提供了在所有集群平台提交应用的统一接口,你不需要因为平台的迁移改变配置.Spark支持三种集群:Standalone.Apache Mesos和Hadoop Yarn. 绑定应用程序依赖库 如果你的应用程序依赖其他项目,需要将其一起打包,打包时需要包括依赖的第三方库.sbt和maven都有装配插件,可以指定hadoop和spark版本,而不将其打入jar包中,因为hadoop和spark的库由集群环境提供.然后通过spark安装目录下的spar…

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…

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,…

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(External Datasets) 4.3 RDD操作(RDD Opera…

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,…