spark快速大数据分析学习笔记*初始化sparkcontext(一)

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spark快速大数据分析学习笔记*初始化sparkcontext(一)

初始化SparkContext 1// 在java中初始化spark import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; SparkConf conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("my app"); //集群url:本例是运行在本地单机local:应用名,可以在集群管理器用户界面中找…

[spark 快速大数据分析读书笔记] 第一章导论

[序言] Spark 基于内存的基本类型 (primitive)为一些应用程序带来了 100 倍的性能提升.Spark 允许用户程序将数据加载到集群内存中用于反复查询,非常适用于大数据和机器学习. 目前,Spark 已经超越 Spark 核心,发展到了 Spark streaming.SQL.MLlib. GraphX.SparkR 等模块. Spark 对曾经引爆大数据产业革命的 Hadoop MapReduce 的改进主要体现在这几个方面: 1.Spark 速度更快: 2.Spark 丰富…

[Spark快速大数据分析]阅读笔记

第2章 Spark分布式执行涉及的组件每个Spark应用都由一个驱动程序来发起集群上的各种并行操作,驱动程序通过一个SparkContext对象访问Spark:驱动程序管理多个执行器节点,可以用SparkContext来创建RDD. 第3章 RDD(Resilient Distributed Dataset:弹性分布式数据集) RDD特点 Spark中,对数据的所有操作不外乎:创建RDD.转化已有RDD.调用RDD操作进行求值. Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行…

spart快速大数据分析学习提纲(一)

Spart是什么 Spart是一个用来实现快速而而通用的集群计算平台. 在速度方面,Spart扩展了广泛使用的Mapreduce计算模型,而且高效的支持更多的计算模式,包括交互式查询和流处理.Spart的一个主要特点是能够在内存中进行计算,因而更快.即使必须在硬盘上进行复杂计算,Spart依然比Mapreduce快. Spart适用于各种各样原先需要多种不同分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理.通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spart使我们可以简单而低耗的把各种…

大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术培训

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

大数据学习笔记5 - Spark

Spark是一个基于内存计算的大数据并行计算框架.所以,Spark并不能完全替代Hadoop,主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型. 在实际应用中,大数据处理无非是以下几个类型: 复杂的批量数据处理,这种类型的处理时间跨度通常在数十分钟到数小时之间,处理这种数据的工具有Hadoop MapReduce: 基于历史数据的交互式查询,时间跨度一般在数十秒到数分钟之间,处理工具如Impala.Hive: 基于实时数据流的数据处理,这样的时间跨度一般在数百毫秒到数秒之间,处理工具如St…

Spark：大数据的电花火石！

什么是Spark?可能你很多年前就使用过Spark,反正当年我四六级单词都是用的星火系列,没错,星火系列的洋名就是Spark. 当然这里说的Spark指的是Apache Spark,Apache Spark™is a fast and general engine for large-scale data processing: 一种快速通用可扩展的数据分析引擎.如果想要搞清楚Spark是什么,那么我们需要知道它解决了什么问题,还有是怎么解决这些问题的. Spark解决了什么问题? 在这里不得不…