开发环境 教学视频:Spark的环境搭建,需安装配置环境:Java, Hadoop 环境配置:玩转大数据分析!Spark2.X+Python 精华实战课程(免费)[其实只是环境搭建] 进入pyspark环境 命令行 pyspark --master <master-url> 本地单线程模式:pyspark --master local 本地多线程模式:pyspark --master local[*] 本地多线程模式:pyspark --master local[K] 集群多线程模式:pysp…

Spark快速入门 - Spark 1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 快速入门(Quick Start) 本文简单介绍了Spark的使用方式.首先介绍Spark的交互界面的API使用,然后介绍如何使用Java.Scala以及Python编写Spark应用.详细的介绍请阅读Spark Programming Guide. 在按照本文进行操作之前,请确保已安装Spark.本文中的所有操作没有使用HDFS,所以您可以安装任何版本的Hadoop.…

注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)…

1.安装完spark,进入spark中bin目录: bin/spark-shell   scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/README.md") scala> textFile.flatMap(_.split(" ")).filter(!_.isEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect(…

一.简介 许多应用需要即时处理收到的数据,例如用来实时追踪页面访问统计的应用.训练机器学习模型的应用,还有自动检测异常的应用.Spark Streaming 是 Spark 为这些应用而设计的模型.它允许用户使用一套和批处理非常接近的 API 来编写流式计算应用,这样就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. 和 Spark 基于 RDD 的概念很相似,Spark Streaming 使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作 DStream.DStream 是随时间推…

下面来看看更复杂的情况,比如,当调度器进行流水线执行(pipelining),或把多个 RDD 合并到一个步骤中时.当RDD 不需要混洗数据就可以从父节点计算出来时,调度器就会自动进行流水线执行.上一篇博文结尾处输出的谱系图使用不同缩进等级来展示 RDD 是否会在物理步骤中进行流水线执行.在物理执行时,执行计划输出的缩进等级与其父节点相同的 RDD 会与其父节点在同一个步骤中进行流水线执行.例如,当计算 counts 时,尽管有很多级父 RDD,但从缩进来看总共只有两级.这表明物理执行只需要两个…

一.使用SparkConf配置Spark 对 Spark 进行性能调优,通常就是修改 Spark 应用的运行时配置选项.Spark 中最主要的配置机制是通过 SparkConf 类对 Spark 进行配置.当创建出一个 SparkContext 时,就需要创建出一个 SparkConf 的实例. import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf object Test { def main(args: A…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S…

一.前述 Spark中资源调度是一个非常核心的模块,尤其对于我们提交参数来说,需要具体到某些配置,所以提交配置的参数于源码一一对应,掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼.由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述,更多的偏于应用. 二.具体细节 1.Spark-Submit提交参数 Options: --master MASTER_URL, 可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn,  yarn-cluster,yarn…