Spark集群 一组计算机的集合,每个计算机节点作为独立的计算资源,又可以虚拟出多个具备计算能力的虚拟机,这些虚拟机是集群中的计算单元.Spark的核心模块专注于调度和管理虚拟机之上分布式计算任务的执行,集群中的计算资源则交给Cluster Manager这个角色来管理,Cluster Manager可以为自带的Standalone.或第三方的Yarn和Mesos.Cluster Manager一般采用Master-Slave结构.以Yarn为例,部署ResourceManager服务的节点…

spark spark背景 什么是spark Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时…

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架…

Oracle RAC学习笔记:基本概念及入门 2010年04月19日 10:39 来源:书童的博客 作者:书童 编辑:晓熊 [技术开发 技术文章]    oracle 10g real application clusters introduction     1.什么是cluster     一个cluster是由两个或是多个独立的.通过网络连接的servers组成的.几个硬件供应商多年以来提供了Cluster性能的各种需求.一些Clusters仅仅为了提供高可用性的,在当前活动的node发生…

1. Spark 基本概念 1.0 官网 传送门 1.1 简介 Spark 是用于大规模数据处理的快如闪电的统一分析引擎. 1.2 速度 Spark 可以获得更高的性能,针对 batch 计算和流计算都可以. 用到了 DAG scheduler (有向无环图调度器).查询优化器.物理执行引擎 同 Hadoop 进行逻辑回归测试,Spark 速度超过 Hadoop 100x 倍. 1.3 易用性 Spark 提供了 80+ 个高级算子,可以轻松构建并行 app 支持多种语言,Java.Scala.…

不多说,直接上干货! 不带Hive支持 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.</artifactId> <version></version> </dependency> 带Hive支持(推荐使用) <dependency> <groupId>org.apache.spark&l…

本文主要内容来自于<Hadoop权威指南>英文版中的Spark章节,能够说是个人的翻译版本号,涵盖了基本的Spark概念.假设想获得更好地阅读体验,能够訪问这里. 安装Spark 首先从spark官网下载稳定的二进制分发版本号,注意与你安装的Hadoop版本号相匹配: wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 解压: tar xzf spark-x.y.z-bin-di…

Client:客户端进程,负责提交作业到Master. Application:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: Cluster Manager:指的是在集群上获取资源的外部服务,目前有:Standalone:Spark原生的资源管理,由Master负责资源的分配:Hadoop Yarn:由YARN中的ResourceMan…

Hadoop Hadoop背景 什么是HADOOP HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台HADOOP提供利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理,HADOOP的核心组件有:HDFS(分布式文件系统).YARN(运算资源调度系统).MAPREDUCE(分布式运算编程框架),广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念--HADOOP生态圈 HADOOP产生背景 HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取…

lucene Lucene介绍及核心概念 什么是Lucene Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库,由Apache软件基金会支持和提供.Lucene提供了一个简单却强大的应用程序接口,能够做全文索引和搜索,在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开放源代码工具:就其本身而论,Lucene是现在并且是这几年,最受欢迎的免费Java信息检索程序库. lucene可以做什么 Lucene允许你向自己的应用程序中添加搜索功能.Lucene能够把你从文本中解析出来的数据进行索引和…

一.概述 1.什么是spark 从官网http://spark.apache.org/可以得知: Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 主要的特性有: Speed:快如闪电(HADOOP的100倍+) Easy to Use:Scala——Perfect.Python——Nice.Java——Ugly.R Generality:Spark内核上可以跑Spark SQL.Spark S…

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). VectorSlicer用于从原来的特征向量中切割一部分,形成新的特征向量,比如,原来的特征向量长度为10,我们希望切割其中的5~10作为新的特征向量,使用VectorSlicer可以快速实现. 理论,见 机器学习概念之特征选择(Feature selection)之VectorSlicer算法介绍 完整代码 VectorSlicer .…

打好基础,别小瞧它! spark的运行模式多种多样,在单机上既可以本地模式运行,也可以伪分布模式运行.而当以分布式的方式在集群中运行时.底层的资源调度可以使用Mesos或者Yarn,也可使用spark自带的Standalone模式. 1.Application : Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,都是用户编写的Spark应用程序,其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码. 2.Driver : 使用Driver…

app 基于spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor driver和executor存在心跳机制确保存活3 --conf spark.executor.instances=5 --conf spark.executor.cores=8 --conf spark.executor.memory=80G rdd 弹性分布式数据集 只读的.分区(partition)记录的集合 初代rdd处于血统的顶层,记录任务所需的数据的分区信息,每个分区数据的读取方法…

Spark MLib 在Spark下进行机器学习,必然无法离开其提供的MLlib框架,所以接下来我们将以本框架为基础进行实际的讲解.首先我们需要了解其中最基本的结构类型,即转换器.估计器.评估器和流水线. graph LR A[转换器] --> B(估计器) B --> C(评估器) C --> D[模型] 首先欢迎大家Start本人关于机器学习的学习仓库,不仅仅包含了Spark ML还包括python下的sklearn等主流库. 一.基础使用 接下来我们将以一个简单的例子为基础整体介绍…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个…

前言 Wix==Windows installer XML 顾名思议. 用于制作WINDOWS安装文件的XML格式的描述文件. 因为其实现方式为基于声明的方式,而非命令的方式. 特整理一下其相关的概念, 以便在查看其文档的时候更容易理解一些. 安装作业任务描述 将所需的文件布署到客户机 为文件创建快捷方式 预置配置内容(比如INI, 注册表). 安装作业实现方式 安装程序根据所选的选项(Feature),从一个压缩包中(Meida/Media Template)解压出属于该选项的某一组件(Com…

初始Spring 在学习Spring之前我们首先要了解一下企业级应用.企业级应用是指那些为商业组织,大型企业而创建并部署的解决方案及应用. 这些大型企业级应用的结构复杂,涉及的外部资源众多,事务密集,数据规模大,用户数量多,有较强的安全性考虑和较高的性能要求. 当代的企业级应用绝不可能是一个个独立系统.在企业中,一般都会部署多个进行交互的应用,同时这些应用又都有可能与其他企 业的相关应用连接.从而构成一个结构复杂的,跨越Internet的分布式企业应用集群. 此外,作为企业级应用,不但要有强大的…

1.Application     基于spark的用户程序,包含了一个Driver Program以及集群上中多个executor:     spark中只要有一个sparkcontext就是一个application:     启动一个spark-shell也是一个application,因为在启动shark-shell时就内置了一个sc(SparkContext的实例):   2.Driver Program     运行Application的main()函数并且创建SparkConte…

RDD: Resilient Distributed Dataset RDD的特点: 1.A list of partitions       一系列的分片:比如说64M一片:类似于Hadoop中的split:   2.A function for computing each split     在每个分片上都有一个函数去迭代/执行/计算它   3.A list of dependencies on other RDDs     一系列的依赖:RDDa转换为RDDb,RDDb转换为RDDc,那…

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/LadyLex/p/7326874.html 最近搞了一下插头DP的基础知识……这真的是一种很锻炼人的题型…… 每一道题的状态都不一样,并且有不少的分类讨论,让插头DP十分锻炼思维的全面性和严谨性. 下面我们一起来学习插头DP的内容吧! 插头DP主要用来处理一系列基于连通性状态压缩的动态规划问题,处理的具体问题有很多种,并且一般数据规模较小. 由于棋盘有很特殊的结构,使得它可以与“连通性”有很强的联系,因此插头DP最常见的应用要数…

Application:用户编写的 Spark 应用程序,包含驱动程序(Driver),和分布在集群中多个节点上运行的 Executor 代码,在执行过程中由一个或多个作业组成 Driver(驱动程序):运行 Application 中 main 函数并且创建 SparkContext,其中创建 SparkContext 的目的是为了准备 Spark 应用程序的运行环境,在 Spark 中由 SparkContext 负责与 clusterManager 通信,进行资源的申请,任务的分配和监控,…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

HadoopHadoop是什么? 答:一个分布式系统基础架构. Hadoop解决了什么问题? 答:解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储(HDFS)和处理(MapReduce). HiveHive是什么? 答:Hive是建立在Hadoop之上的,使用Hadoop作为底层存储的批处理系统.(可以理解为MapReduce的一层壳) Hive解决了什么问题? 答:Hive是为了减少MapReduce jobs的编写工作. HBaseHBase是什么?…

1.Spark Streaming是什么? a.Spark Streaming是什么? Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存…

1.hadoop,spark,Flink的比较 MapReduce: 分布式的计算框架 -> Hive 问题: shuffle:大文件的排序+读写磁盘+网络传输 => 比较慢 只有两种执行算子/API: MapTask(数据转换+过滤)和ReduceTask(数据聚合) ==> 定制化稍微有点差 不适合迭代式的计算 对于需要快速执行的产生结果的应用场景不适合 Spark:为了解决MapReduce执行慢.不适合迭代执行的问题 Flink:类似于spark的基于内存的计算框架  Hadoo…

文章正文 RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候…

1.hello world程序 object HelloWorld { def main(args: Array[String]) { println("Hello,World!") } } 注意 语句末尾的分号通常是可选的. 语句末尾的分号通常是可选的. 分号是表达式分隔符,它们是推断的. Scala将行的结尾视为表达式的结尾,除非它可以推断表达式继续到下一行. Scala程序处理从主方法开始,这是每个Scala程序的一个强制性部分. 主要方法未标记为静态. 主要方法是对自动实例化的…

忽略元数据末尾 回到原数据开始处 Hadoop+spark集群搭建 说明: 本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala 搭建步骤: 一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群)1:选定一台机器…