一.Spark介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. 二.安装Spark 环境:Docker(17.04.0-ce).镜像Ubuntu(16.04.3).

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第7期互动问答分享] Q1:Spark中的RDD到底是什么? RDD是Spark的核心抽象,可以把RDD看做“分布式函数编程语言”. RDD有以下核心特征: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDD

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第6期互动问答分享] Q1:spark streaming 可以不同数据流 join吗? Spark Streaming不同的数据流可以进行join操作:       Spark Streaming is an extension of the core Spark API that allows enables high-throughput, fault-tolerant stream processing of live

"决胜云计算大数据时代" Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第15期互动问答分享] Q1:AppClient和worker.master之间的关系是什么? AppClient是在StandAlone模式下SparkContext.runJob的时候在Client机器上应       用程序的代表.要完毕程序的registerApplication等功能. 当程序完毕注冊后Master会通过Akka发送消息给client来启动Driver: 在Driver中管理Task和控制Wo

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第13期互动问答分享] Q1:tachyon+spark框架现在有很多大公司在使用吧? Yahoo!已经在长期大规模使用: 国内也有公司在使用: Q2:impala和spark sql如何选择呢? Impala已经被官方宣布“安乐死”,被官方温柔的放弃: Spark SQL是Spark的核心子框架,同时能够和图计算.机器学习框架无缝集成,强烈推荐使用! Q3:如果有程序采用流式不停往tachyon集群写数据,但tachyon内存

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第10期互动问答分享] Q1:Spark on Yarn的运行方式是什么? Spark on Yarn的运行方式有两种:Client和Cluster模 Client模式如下所示: Cluster模式如下所示: Q2:Yarn的框架内部是如何实现的? 公开课: 上海:9月26-28日,<决胜大数据时代:Hadoop.Yarn.Spark企业级最佳实践> 北京: 10月26-28日, <决胜大数据时代:Hadoop.Yarn

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第8期互动问答分享] Q1:spark线上用什么版本好? 建议从最低使用的Spark 1.0.0版本,Spark在1.0.0开始核心API已经稳定: 从功能的角度考虑使用最新版本的Spark 1.0.2也是非常好的,Spark 1.0.2在Spark 1.0.1的基础上做了非常多的改进: Spark 1.0.2改进参考 http://spark.apache.org/releases/spark-release-1-0-2.ht

一 .Spark概述 官网:http://spark.apache.org 1.        什么是spark Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.项目是用Scala进行编写. 目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLib.SparkR等子

第1章 Spark概述 1.1 什么是Spark 1.2 Spark内置模块 Spark Core:实现了Spark的基本功能,包含任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块.Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,简称RDD)的API定义. Spark SQL:是Spark用来操作结构化数据的程序包.通过Spark SQL,我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据.Spark

变量的定义 val a: Int = 1 var b = 2 方法和函数 区别:函数可以作为参数传递给方法 方法: def test(arg: Int): Int=>Int ={ 方法体 } val fun = (test _: Int =>(Int=>Int))=>函数体 逻辑执行语句 val a = if(条件){ 执行逻辑 返回值 }else{ 执行逻辑 } while(条件){ 执行逻辑 } val arr = Array(1,2,3,4,5) for(i <- 0

1 渊源 于2009由Matei Zaharia创立了spark大数据处理和计算框架,基于内存,用scala编写. 2 部署 2.1 需要软件包 下载路径见已有博文 Jdk ——因为运行环境为jvm Python2.7 Scala2.10.4 Spark1.0.1 Hadoop stable version 如果搭建yarn的spark,需要部署yarn版本的hadoop 2.2 配置依赖 <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifa

第一章 Spark 性能调优 1.1 常规性能调优 1.1.1 常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负

Q1:Master和Driver的是同一个东西吗? 两者不是同一个东西,在Standalone模式下Master是用于集群资源管理和调度的,而Driver适用于指挥Worker上的Executor通过多线的方式处理任务的: Master位于集群的管理节点,一般和 NameNode在同一个节点上: Driver一般都位于客户机上,客户机一般都不属于集群,但是和集群在同一个网络环境下,因为客户机中的Driver要和集群中的Executor频繁的交互: Q2:Standalone和Yarn之间如何选择

已经自学了好几个月的大数据了,第一个月里自己通过看书.看视频.网上查资料也把hadoop(1.x.2.x).spark单机.伪分布式.集群都部署了一遍,但经历短暂的兴奋后,还是觉得不得门而入. 只有深入大数据开发才能逐步掌握大数据.而首先要搭开发环境,对于一个像我这样之前只做过plsql开发的人来说,确实走了很多弯路.一开始目标设得很高,直接下源代码编译成jar包进行使用,后来发现其实没什么必要,受到一些非技术因素尤其是天朝特色社会主义网络的影响,sbt基本无法使用,直接下官方编译好的版本就行了

1.要求和支持的版本 (PS:我使用的环境,都用加粗标识了.) 1.1 支持的操作系统版本 操作系统 版本 RHEL/CentOS/OL with RHCK kernel 7.6, 7.5, 7.4, 7.3, 7.2,6.10, 6.9 , 6.8 Oracle Linux (OL) 7.4, 7.3, 7.2 (UEK default) SUSE Linux Enterprise Server SLES 12 SP4, 12 SP3, 12 SP2 Ubuntu Ubuntu 16.04 L

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle

1.连接mysql --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在数据库中,SET GLOBAL binlog_format=mixed; 2.Spark中 使用Hive的udf 同样使用-jars 才行 3.Spark jupyter使用 https://www.jb51.net/article/163641.htm https://my.oschina.net/albert2011/blog/754174 使用jupyter-not

创建spark用户组,组ID1000 groupadd -g 1000 spark 在spark用户组下创建用户ID 2000的spark用户  获取视频中文档资料及完整视频的伙伴请加QQ群:947967114 useradd -u 2000 -g spark spark 设置密码 passwd spark 修改sudo权限 chmod u+w /etc/sudoers vi /etc/sudoers 找到 root    ALL=(ALL)       ALL 添加 spark   ALL=(

https://www.bilibili.com/video/av29407581?p=1 若泽大数据官网 http://www.ruozedata.com/ tidb 系列三:有了sparkjdbc为什么还要tispark http://www.zdingke.com/2019/02/26/tidb-%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%89%EF%BC%9A%E6%9C%89%E4%BA%86sparkjdbc%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%BF%9

一主多从 1 上传压缩包 2 解压 -bin-hadoop2..tgz 删除安装包 -bin-hadoop2..tgz 重命名 mv spark-1.6.2-bin-hadoop2.6/ spark  3 修改配置文件 cp spark-env.sh.template spark-env.sh cp slaves.template  slaves  vi slaves vi spark-env.sh 4 分发给另外几台机器 5 启动 指定某一台 启动所有 查看进程 http://mini1:80