环境:ubuntu 14.04, jdk 1.6, scala 2.11.4, spark 1.1.0, hadoop 2.5.1 一 spark 单机模式 部分操作参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html,我之前写的spark 1.0.1部署 1 安装scala,具体操作参考我之前的博文 2 解压spark1.1.0包,这里我下载的是编译好的包,spark-1.1.0-bin-hadoop2.4.tgz -bin-hadoop2..tg…

一.试验环境: CentOS6.6 最小化安装:主机名spark-test,IP:10.10.10.26 OpenStack虚拟云主机. 注:安装流程:进入linux->安装JDK->安装scala->安装spark. 二.安装JDK 下载JDK: 版本jdk-6u45-linux-x64.bin,下载见Oracle官网 建立data文件夹,用来存放数据 # mkdir /data [root@spark-test data]# ls jdk-6u45-linux-x64.bin sca…

[时间]2014年11月18日 [平台]Centos 6.5 [工具]scp [软件]jdk-7u67-linux-x64.rpm spark-worker-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.noarch.rpm spark-core-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.noarch.rpm spark-history-server-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.…

一.hadoop2.0安装部署流程         1.自动安装部署:Ambari.Minos(小米).Cloudera Manager(收费)         2.使用RPM包安装部署:Apache hadoop不支持.HDP与CDH提供         3.使用jar包安装部署:各版本均提供.(初期为了理解hadoop,建议使用这种方式)         部署流程:                 准备硬件(Linux操作系统)                 准备软件安装包,并安装基础软件…

Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图形处理的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 下载 从该项目官网的 下载页面 获取 Spark. 该文档用于 Spark 2.2.0 版本. Spa…

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…

在Hadoop集群里,有三种模式: 1.本地模式 2.伪分布模式 3.全分布模式 在Spark集群里,有四种模式: 1.local单机模式 结果xshell可见: ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100 这里写local,就是local[1] 2.standalone集群模式 需要的配置…

首先交代一下集群的规模和配置 集群有六台机器,均是VM虚拟机,每台256M的内存(原谅楼主物理机硬件不太给力) 主机名分别是cloud1~cloud6 每台机器上都装有jdk6,和hadoop-2.2.0 其中cloud4~cloud6上装有zookeeper cloud1为hdfs文件系统的启动节点 cloud3为yarn资源管理的启动节点 (注意每台机器都配置好SSH免密码登录,可以在下面的hadoop部署链接中查看具体步骤) 有关hadoop和zookeeper的部署请看: hadoop-…