java /** *saveastextfile 把rdd中的数据保存到文件中,只能指定文件夹 *@author Tele * */ public class SaveasTextFileDemo1 { private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("saveastextfiledemo1"); private static JavaSparkContext…

java public class CountByKeyDemo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("countbykeydemo"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); public static void main(String[] args…

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独…

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App…

在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域…

主要参考: Spark官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 炼数成金PPT:02Spark编程模型和解析 本文基本按照Spark官方文档顺序,结合PPT中的详细描述,以及个人理解组成,并且本文基于Java语言接口进行分析.如有错误之处,恳请大家指出.本人也是Spark新手上路,理解可能有偏差,望广大同仁理解. Spark应用程序基本概念 基本元素 解释 Application 基于Spark的用户程序,包含…

$spark-sql  --help  查看帮助命令 $设置任务个数,在这里修改为20个 spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20; $选择数据库 spark-sql>use siat; $查询数据表 spark-sql>select * from test; $使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable  ---注册临时表 $sql()将代替hql()来提交查询语句,统一了接口 使用regist…

术语定义 Application:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: Driver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境.在Spark中由SparkContext负责和Clust…

Spark作业的基本概念 -Application:用户自定义的Spark程序,用户提交后,Spark为App分配资源将程序转换并执行. -Driver Program:运行Application的main()函数并且创建SparkContext. -RDD DAG:当RDD遇到Action算子,将之前的所有算子形成一个有向无环图(DAG).再在Spark中转化为Job,提交到集群进行执行.一个App中可以包含多Job. -Job:一个RDD Graph触发的作业,往往由Spark Action…

导入 从一个Job运行过程中来看DAGScheduler是运行在Driver端的,其工作流程如下图: 图中涉及到的词汇概念: 1. RDD——Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集. 2. Operation——作用于RDD的各种操作分为transformation和action. 3. Job——作业,一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operation. 4. Stage——一个作业分为多个阶段. 5. Partition——数据分区,…