Spark1.0.0能够通过下面几种方式来对Spark应用程序进行监控: Spark应用程序的WebUI或者Spark Standalone的集群监控 指标,然后通过支持指标收集的集群监控系统.如ganglia进行监控 辅助监控工具 1:WebUI       Spark应用程序提交后,driver和Executor之间不断的交换执行信息.能够通过driver的4040port(默认port)获取实用的Spark应用程序的执行信息,如: Stage和Task RDD大小和内存使用情况…

        Spark1.0.0 release于2014-05-30日正式公布,标志Spark正式进入1.X的时代.Spark1.0.0带来了各种新的特性,并提供了更好的API支持:Spark1.0.0添加了Spark SQL这一个新的重要组件,用于载入和操作Spark的结构化数据:Spark1.0.0增强了现有的标准库(ML,streaming,GraphX),同一时候还增强了Java和Python语言的支持:最后,Spark1.0.0在运维上做了非常大的改进,包含支持Hadoop/YA…

1:Spark1.0.0属性配置方式       Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,而且能够单独为每一个应用程序进行配置.       在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式能够直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf能够对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也能够使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.execu…

Spark是Apache公司推出的一种基于Hadoop Distributed File System(HDFS)的并行计算架构.与MapReduce不同,Spark并不局限于编写map和reduce两个方法,其提供了更为强大的内存计算(in-memory computing)模型,使得用户可以通过编程将数据读取到集群的内存当中,并且可以方便用户快速地重复查询,非常适合用于实现机器学习算法.本文将介绍Apache Spark1.1.0部署与开发环境搭建. 0. 准备 出于学习目的,本文将Spar…

JobProgressListener类是Spark的ListenerBus中一个很重要的监听器,可以用于记录Spark任务的Job和Stage等信息,比如在Spark UI页面上Job和Stage运行状况以及运行进度的显示等数据,就是从JobProgressListener中获得的.另外,SparkStatusTracker也会从JobProgressListener中获取Spark运行信息.外部应用也可以通过Spark提供的status相关API比如AllJobResource, AllSt…

从Spark-1.2.0开始,Spark的Shuffle由Hash Based Shuffle升级成了Sort Based Shuffle.即Spark.shuffle.manager从Hash换成了Sort.不同形式的Shuffle逻辑主要是ShuffleManager的实现类不同. 在org.apache.spark.SparkEnv类中: // Let the user specify short names for shuffle managers val shortShuffleMgr…

1:Spark1.0.0属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&qu…

目录 目录 1 1. 约定 1 2. 安装Scala 1 2.1. 下载 2 2.2. 安装 2 2.3. 设置环境变量 2 3. 安装Spark 2 3.1. 下载 2 3.2. 安装 2 3.3. 配置 3 3.3.1. 修改conf/spark-env.sh 3 4. 启动Spark 3 4.1. 运行自带示例 3 4.2. SparkSQL Cli 4 5. 和Hive集成 4 6. 常见错误 5 6.1. 错误1:unknown queue: thequeue 5 6.2. SPARK…

本文机器学习库使用的部分代码来源于spark1.0.0官方文档. mllib是spark对机器学习算法和应用的实现库,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,本文的主要内容为如何使用scala语言创建sbt工程实现机器学习算法,并进行本地和集群的运行.(初学者建议先在RDD交互式模式下按行输入代码,以熟悉scala架构)若想了解SBT等相关信息,可参见这里. 1.SVM(linear support vector machine) 新建SimpleSVM目录,在SimpleSVM目录下,创建如下…

spark1.0.0新版本的于2014-05-30正式发布啦,新的spark版本带来了很多新的特性,提供了更好的API支持,spark1.0.0增加了Spark SQL组件,增强了标准库(ML.streaming.GraphX)以及对JAVA和Python语言的支持: 下面,我们首先进行spark1.0.0集群的安装,在这里我使用了两台服务器,一台作为master即namenode主机,另一台作为slave即datanode主机,增加更多的slave只需重复slave部分的内容即可.: 系统版本…