主要是先看MapReduce模型有什么问题? 第一:需要写很多底层的代码不够高效,第二:所有的事情必须要转化成两个操作Map/Reduce,这本身就很奇怪,也不能解决所有的情况. 其实Spark出现就是为了解决上面的问题.介绍一些Spark的起源.发自 2010年Berkeley AMPLab,发表在hotCloud 是一个从学术界到工业界的成功典范,也吸引了顶级VC:Andreessen Horowitz的 注资 AMPLab这个实验室非常厉害,做大数据,云计算,跟工业界结合很紧密,之前就是他…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

Spark与Hadoop对比 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark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.其架构如下图所示: Spark与Hadoop对比 S…

Spark:快速的通用的分布式计算框架 概述和特点: 1) Speed,(开发和执行)速度快.基于内存的计算:DAG(有向无环图)的计算引擎:基于线程模型: 2)Easy of use,易用 . 多语言(Java,python,scala,R); 多种计算API可调用:可在交互式模式下运行: 3)Generality  通用.可以一站式解决多个不同场景的应用业务 Spark Streaming :用来做流处理 MLlib : 用于机器学习 GraphX:用来做图形计算的 4) Runs Ever…

http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/netease-spark-practice?utm_source=infoq&utm_medium=popular_links_homepage 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Onl…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…

Hadoop 3.0 EC技术 EC的设计目标 Hadoop默认的3副本方案需要额外的200%的存储空间.和网络IO开销 而一些较低I/O的warn和cold数据,副本数据的访问是比较少的(hot数据副本会被用于计算) EC可以提供同级别的容错能力,存储空间要少得多(官方宣传不到50%),使用了EC,副本始终为1 EC背景 EC在RAID应用 EC在RAID也有应用,RAID通过EC将文件划分为更小的单位,例如:可以按照bit.byte或者block来划分. 然后将这些条纹单元存储在不同的磁盘中…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi…

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它…