不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar…

1.今天启动启动spark的spark-shell命令的时候报下面的错误,百度了很多,也没解决问题,最后想着是不是没有启动hadoop集群的问题 ,可是之前启动spark-shell命令是不用启动hadoop集群也是可以启动起来的.今天突然报错了. [hadoop@slaver1 spark--bin-hadoop2.]$ bin/spark-shell \ > --master spark://slaver1:7077 \ > --executor-memory 512M \ > --…

启动 ./spark-shell 出现问题 启动 hadoop, 并创建,解决 hadoop fs -mkdir /directory 解决了…

注:本章不涉及spark和scala原理的探讨,详情见其他随笔 一.分布式估算圆周率 计算原理:假设正方形的面积S等于x²,而正方形的内切圆的面积C等于Pi×(x/2)²,因此圆面积与正方形面积之比C/S就为Pi/4,于是就有Pi=4×C/S.可以利用计算机随机产生大量位于正方形内部的点,通过点的数量去近似表示面积.假设位于正方形中点的数量为Ps,落在圆内的点的数量为Pc,则随机点的数量趋近于无穷时,4×Pc/Ps将逼近于Pi. idea实现代码: package com.hadoop impo…

Spark核心编程 Spark 核心是整个项目的基础.它提供了分布式任务调度,调度和基本的 I/O 功能.Spark 使用一种称为RDD(弹性分布式数据集)一个专门的基础数据结构,是整个机器分区数据的逻辑集合.RDDS可以用两种方法来创建的;一个是在外部存储系统引用的数据集,第二个是通过应用转换(如map, filter, reducer, join)在现有RDDS. RDD抽象通过语言集成API公开.这简化了编程的复杂性,因为应用程序的处理RDDS方式类似于操纵的本地集合数据. Spark S…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366356 Spark编程模型 SparkContext类和SparkConf类 代码中初始化 我们可通过如下方式调用 SparkContext 的简单构造函数,以默认的参数值来创建相应的对象.val sc = new SparkContext("local[4]", "Test Spark App") 这段代码会创建一个4线程的 SparkContext 对象 .…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

本博文是转自如下链接,为了方便自己查阅学习和他人交流.感谢原博主的提供! http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html http://www.aboutyun.com/thread-6850-1-1.html 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(1) 阅读本文章可以带着下面问题: 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spar…

Spark:使用Spark Shell的两个示例 Python 行数统计 ** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop 命令行代码 # pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档. >>> lines.…

说到Spark就不得不提MapReduce/Hadoop, 当前越来越多的公司已经把大数据计算引擎从MapReduce升级到了Spark. 至于原因当然是MapReduce的一些局限性了, 我们一起先来看下Mapreduce的局限性和Spark如何做的改进. Spark概述 MapReduce局限性 1 仅支持Map和Reduce两种操作 2 处理效率极低 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大 无法充分利用内存 Map端和Redu…