0. 说明 编写工具类,考察 Spark 分布式程序的执行地点 1. 工具类编写 [ JMX ] Java Management Extend , Java 管理扩展服务. 主要用于运维和监控. [测试 JMX] 开启 nc,参考 [Linux] nc nc -lk 8888 通过 Client 模式运行 Spark spark-shell --master spark://s101:7077 --deploy-mode client 在 Spark Shell 下通过 :paste 执行以下代…

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.…

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal…

Spark 分布式环境:master,worker 节点都配置好的情况下 : 却无法通过spark-shell连接到 独立集群管理器 spark-shell --master spark://soyo-VPCCB3S1C:7077 问题处理: 原因:因为前期在非分布式情况下使用Spark通过JDBC连接过mysql还有使用过hive等 解决: cp ./hive-site.xml  ./hive-site.xml.template 注释掉以前这些配置,就可以正常连接使用了…

转载自:http://www.aboutyun.com/thread-19652-1-1.html 问题导读 1.spark共享变量的作用是什么?2.什么情况下使用共享变量?3.如何在程序中使用共享变量?4.广播变量源码包含哪些内容? spark编程中,我们经常会遇到使用全局变量,来累加或则使用全局变量.然而对于分布式编程这个却与传统编程有着很大的区别.不可能在程序中声明一个全局变量,在分布式编程中就可以直接使用.因为代码会分发到多台机器,导致我们认为的全局变量失效.那么spark,spark…

SparkSQL作为分布式查询引擎:两种方式 SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 SparkSQL作为分布式查询引擎: beeline SparkSQL作为分布式查询引擎: Spark SQL CLI 自定义函数 注册udf…

1.算法简介 算法的原始论文 http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf .python的sklearn中已经实现了相关的api,对于单机的数据已经足够使用了,链接如下 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html .如果你想探究分布式下该算法怎么实现,下面细看. 按照惯例先讲一下算法…

spark是个啥? Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和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map reduce的算法.   Spark的适用场景 Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需…

Spark的分布式架构 如我们所知,spark之所以强大,除了强大的数据处理功能,另一个优势就在于良好的分布式架构.举一个例子在Spark实战--寻找5亿次访问中,访问次数最多的人中,我用四个spark节点去尝试寻找5亿次访问中,次数最频繁的ID.这一个过程耗时竟然超过40分钟,对一个程序来说,40分钟出结果这简直就是难以忍耐.但是在大数据处理中,这又是理所当然的.当然实际中不可能允许自己的程序在简单的仅处理五亿次访问中耗费如此之大的时间,因此考虑了分布式架构.(PS:当然处理5亿次请求的示例中…

三台 服务器 n0,n2,n3 centos 6.4 X64 JDK, SCALA 2.11 Hadoop 2.2.0 spark-0.9.1-bin-hadoop2.tgz 说明: 1.所有机器上安装scala 2.所有机器上安装spark,可从master机器配置好,用scp 复制到剩余节点. ====================== #vim /etc/profile export SCALA_HOME=/usr/local/scala export PATH=$SCALA_HOME/…