Spark学习入门

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Spark学习入门(让人看了想吐的话题)

这是个老生常谈的话题,大家是不是看到这个文章标题就快吐了,本来想着手写一些有技术深度的东西,但是看到太多童鞋卡在入门的门槛上,所以还是打算总结一下入门经验.这种标题真的真的在哪里都可以看得到,度娘一搜就是几火车皮,打开一看都是千篇一律的“workcount”.“quickstart”,但是这些对于初学者来说还差的太多,这些东东真的只是spark的冰山一角,摸着这些石头过河的话,弯路太多.暗礁涌动,一个不留神就掉河里了.希望我这篇文章能让大家看到些不一样的地方.文章分五个部分,包括官网.blog(…

【转载】Spark学习——入门

要学习分布式以及数据分析.机器学习之类的,觉得可以通过一些实际的编码项目入手.最近Spark很火,也有不少招聘需要Spark,而且与传统的Hadoop相比,Spark貌似有一些优势.所以就以Spark来学习下. 安装部署等可以参考之前的文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6014158.html 貌似主从Spark都部署在了 m42n05 机器上.看后续是否需要增加其他slave. 首先看了知乎这篇文章,了解了一些基础(link) 在2010年开源,目前…

Spark 是一种“One Stack to rule them all”通用的大数据计算框架,期望使用一个技术栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务. Spark特点:速度快.容易上手开发.超强的通用性.集成Hadoop.极高的活跃度. Spark的速度比MapReduce快:MR计算模型太死板,而且里面最好性能的就是shuffle,shuffle 中间的过程都是基于磁盘来读写的.而Spark是基于内存进行计算的. Spark缺陷:Spark是基于内存进行计算的,如果数据量太大,没有调优的情…

spark学习笔记总结-spark入门资料精化

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

大数据学习day18----第三阶段spark01--------0.前言（分布式运算框架的核心思想，MR与Spark的比较，spark可以怎么运行，spark提交到spark集群的方式）1. spark(standalone模式)的安装 2. Spark各个角色的功能 3.SparkShell的使用，spark编程入门（wordcount案例）

0.前言 0.1 分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例) 提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…