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…

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo…

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************…

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…

hive 2.3.4 on spark 2.4.0 Hive on Spark provides Hive with the ability to utilize Apache Spark as its execution engine. set hive.execution.engine=spark; 1 version Hive on Spark is only tested with a specific version of Spark, so a given version of Hi…

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:…

Hadoop1.x中的MapReduce MapReduce作为Hadoop最核心的两个组件之一,在1.0版本中就已经存在了.它包含这么几个角色: Client 多数情况下Client的作用就是向服务端发送请求并返回结果.但是在MapReduce里,Client的作用可不小. Client根据传入的数据参数,向HDFS的NameNode获取元数据信息,计算出Map任务的split切片信息.split跟Block有映射关系,Client可以计算出split在文件中的偏移量,再根据计算向数据移动的原…