2014-05-30 Spark1.0.0 Relaease 经过11次RC后最终公布.尽管还有不少bug,还是非常令人振奋. 作为一个骨灰级的老IT,经过非常成一段时间的消沉,再次被点燃激情,决定近几年内投入Spark的队伍.去见证Spark的不断强大.在最初的阶段,将作为Spark的布道者,宣传和介绍Spark,最终将选择某一个方向,深入研究和编写代码.       随着国家对软件安全的重视.,看看这几天股市中软件股的表现.能够预见,在今后非常长一段时间内,开源软件将越来越受到重…

      经过一段时间授课,积累下不少的spark知识.想逐步汇总成资料,分享给小伙伴们.对于想视频学习的小伙伴,能够訪问炼数成金站点的<spark大数据平台>课程.每周的课程是原理加实际操作.最新的课程是第3期,至于费用,越认真学习.学习成本越低.       从Spark1.1.0開始,又一次规划了一下学习路线,因为涉及的内容比較多.会不断的完好当中的内容.争取在Spark1.2.0形成一个完整的体系,最迟到Spark1.3.0. 笔者计划在未来的一年时间内.将大部分的空暇时间都花在Sp…

转自:http://www.aboutyun.com/thread-8421-1-1.html 问题导读1.什么是spark?2.spark编程模型是什么?3.spark运维需要具有什么知识?4.spark如何监控?5.如何搭建开发spark? 2014-05-30 Spark1.0.0 Relaease 经过11次RC后终于发布,虽然还有不少bug,还是很令人振奋.作为一个骨灰级的老IT,经过很成一段时间的消沉,再次被点燃激情,决定近几年内投入Spark的队伍,去见证Spark的不断强大.在最…

Spark是Apache公司推出的一种基于Hadoop Distributed File System(HDFS)的并行计算架构.与MapReduce不同,Spark并不局限于编写map和reduce两个方法,其提供了更为强大的内存计算(in-memory computing)模型,使得用户可以通过编程将数据读取到集群的内存当中,并且可以方便用户快速地重复查询,非常适合用于实现机器学习算法.本文将介绍Apache Spark1.1.0部署与开发环境搭建. 0. 准备 出于学习目的,本文将Spar…

Spark目前支持多种分布式部署方式:一.Standalone Deploy Mode:二Amazon EC2.:三.Apache Mesos:四.Hadoop YARN.第一种方式是单独部署,不需要有依赖的资源管理器,其它三种都需要将spark部署到对应的资源管理器上. 除了部署的多种方式之外,较新版本的Spark支持多种hadoop平台,比如从0.8.1版本开始分别支持Hadoop 1 (HDP1, CDH3).CDH4.Hadoop 2 (HDP2, CDH5).目前Cloudera公司的…

      在本系列博客中.为了解析一些概念.解析一些架构.代码測试.搭建了一个实验平台.例如以下图所看到的:       本实验平台是在一台物理机上搭建的.物理机的配置是16G内存,4核8线程CPU. 平台的环境配置例如以下:  机器名  配置  角色  软件安装  hadoop1  2G内存.双核  hadoop:NN/DN Spark:Master/worker  /app/hadoop/hadoop220 /app/hadoop/spark100 /app/scala2104 /usr/…

1.模块 大一点的程序都需要模块化,nodejs也不例外,代码放到不同的文件中,每一个文件就可以是一个模块,文件路径名就是一个模块名.每个模块中包含三个预先定义的变量: 1.require:用于在当前模块中加载和使用别的模块,传入一个模块名,返回一个模块导出对象,".js"可以省略.     eg:var fool1 = require('./foo');//.foo.js,/home/user/foo            var data = require('./data.jso…

软件版本号例如以下: Hostname IP Hadoop版本号 Hadoop 功能 系统 master 192.168.119.128 1.1.2 namenode jdk1.6+hadoop+scala2.9.3+spark1.0.0 centos4.9 slave1 192.168.119.129 1.1.2 datanode jdk1.6+hadoop+scala2.9.3+spark1.0.0 centos4.9 slave2 192.168.119.130 1.1.2 datanod…

1:Spark1.0.0属性配置方式       Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,而且能够单独为每一个应用程序进行配置.       在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式能够直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf能够对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也能够使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.execu…

1:Spark1.0.0属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&qu…