spark API介绍: http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html#aggregateByKey…

Spark角色介绍 1.Driver 它会运行客户端的main方法,构建了SparkContext对象,它是所有spark程序的入口 2.Application 它就是一个应用程序,包括了Driver端的代码和当前这个任务在运行的时候需要的资源信息 3.Master 它是整个spark集群的老大,负责资源的分配 4.ClusterManager 它是一个可以给任务提供资源的外部服务 standAlone spark自带的集群模式,整个任务的资源分配由Master负责 yarn spark可以把程…

Spark概念介绍:spark应用程序在集群中以一系列独立的线程运行,通过驱动器程序(Driver Program)发起一系列的并行操作.SparkContext对象作为中间的连接对象,通过SparkContext对象连接集群.SparkContext对象可以连接集群管理器(YARN,Mesos.standalone等) 目前Spark集群支持以下集群管理模式:(1)本地模式(2)Mesos模式: 一种通用的集群管理模式,可以运行Hadoop Mapreduce和应用服务 (3)YARN模式:H…

Spark MLlib介绍 Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势,有以下几点原因: (1)机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程,机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止,迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架,每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作,这回导致非常大的I/O和CPU消耗.而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算,多个步骤计算直接在内存中完成,只有在必要时才会操作磁盘和网络,所以说Spark正是机器学习的理想的…

第2章 Spark角色介绍及运行模式 2.1 集群角色 从物理部署层面上来看,Spark主要分为两种类型的节点,Master节点和Worker节点:Master节点主要运行集群管理器的中心化部分,所承载的作用是分配Application到Worker节点,维护Worker节点,Driver,Application的状态.Worker节点负责具体的业务运行. 从Spark程序运行的层面来看,Spark主要分为驱动器节点和执行器节点. 2.2 运行模式 1)Local模式: Local模式就是运行在…

背景 本文介绍是基于Spark 1.3源码 如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来. 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中. scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[103] at parallelize at <console>:21 举例…

1.spark的算子分为转换算子和Action算子,Action算子将形成一个job,转换算子RDD转换成另一个RDD,或者将文件系统的数据转换成一个RDD 2.Spark的算子介绍地址:http://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html 3.Spark操作基本步骤[java版本,其他语言可以根据官网的案例进行学习] (1)创建配置文件,将集群的运行模式设置好,给作业起一个名字,可以使用set方法其他配置设入. SparkC…

Spark-RDD 1.概念介绍 RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 官方定义还是比较抽象,个人理解为:它本质就是一个类,屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理,为用户提供了一组方便数据转换和求值的方法. 2.RDD特点 1)不可变:弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合 2)可分区:RDD在抽象上来…

一.前言 近几年大数据是异常的火爆,今天小编以java开发的身份来会会大数据,提高一下自己的层面! 大数据技术也是有很多: Hadoop Spark Flink 小编也只知道这些了,由于Hadoop,存在一定的缺陷(循环迭代式数据流处理:多 并行运行的数据可复用场景效率不行).所以Spark出来了,一匹黑马,8个月的时间从加入 Apache,直接成为顶级项目!! 选择Spark的主要原因是: Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark多个作业之间数据 通信是基…

Apache Spark简介 Apache Spark是一个高速的通用型计算引擎,用来实现分布式的大规模数据的处理任务. 分布式的处理方式可以使以前单台计算机面对大规模数据时处理不了的情况成为可能. Apache Spark安装及配置(OS X下的Ubuntu虚拟机) 学习新东西最好是在虚拟机下操作,以免对现在的开发环境造成影响,我的系统是OS X,安装的是VirtualBox虚拟机,然后在虚拟机里安装的Ubuntu系统. VirtualBox安装方法请查看教程: YouTube: Instal…