Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135912.html 目录 存储系统 本地磁盘 内存 网络 CPU核数 Spark开发人员收到的最常见的问题就是如何为Spark做硬件配置.然而恰当的硬件配置取决于你的应用环境,所以我们推荐考虑如下几个要素. 存储系统 因为大部分Spark作业很可能要从外部存储系统(如HDFS.HBase)读取数据,所以,把Spark平台尽可能…

对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议: 存储系统 在大数据领域,有一句"名言":移动数据不如移动计算.主要因为数据量是庞大的,如果将数据从一个节点移动到另外一个节点甚至从一个局域网移动到另外一个局域网,就必然会牵涉到大量的磁盘IO和网络IO,这是非常影响性能的.而这里的计算可以理解为封装了你的业务处理代码的jar包,这个是很轻量的,相对于移动数据可有效缓解IO带来的弊…

存储系统 Spark任务需要从一些外部的存储系统加载数据(如:HDFS 或者 HBase),重要的是存储系统要接近Spark系统,我们有如下推荐:   (1)如果可能,运行Spark在相同的HDFS节点,最简单的方法是建立一个引发相同的节点上的集群独立模式(http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html),和配置Spark的Configure和Hadoop的内存和CPU使用避免干扰(对于Hadoop,) 或者 你能够运行Hado…

在之前的博文中,我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力.本篇博文中,我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten.在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习. Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能.Project Tungsten包括了3个方面的努力:…

1. 环境配置 a)  java环境配置: JDK版本为1.7,64位: 环境变量配置如下: JAVA_HOME为JDK安装路径,例如D:\software\workSoftware\JAVA 在path中添加“%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;” 在CLASSPATH中添加“.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;” b)  scala环境配置 scala版本为2.10,因为Spark 1.6.…

安装环境如下: 操作系统:CentOs 6.6 Hadoop 版本:CDH-5.3.0 Spark 版本:1.2 集群5个节点 node01~05 node01~03 为worker. node04.node05为master spark HA 必须要zookeepr来做协同服务,做master主备切换,zookeeper的安装和配置再次不做赘述. yum源的配置请看: 1.安装 查看spark的相关包有哪些: [root@node05 hadoop-yarn]# yum list |grep…

http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5032766.html windows下spark开发环境配置 --本篇随笔由同事葛同学提供. windows下spark开发环境配置 特注:windows下开发spark不需要在本地安装hadoop,但是需要winutils.exe.hadoop.dll等文件,前提是你已经安装了eclipse.maven.jdk等软件 spark支持jdk版本建议是1.8及以上,如果开发spark建议将jdk编译版本设置为1.8 我…

一.spark job日志介绍    spark中提供了log4j的方式记录日志.可以在$SPARK_HOME/conf/下,将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置.但这个配置为全局配置,不能单独配置某个job的运行日志.    在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.properties,原来的内容如下:(log4j的用法和配置,请参考另一篇文档)…

spark 安装 配置 使用java来操作spark spark 安装 tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz rm spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 spark sudo vim /etc/profile export SPARK_HOME=/usr/local/storm export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin source /etc/pro…

1.本地LOCAL环境安装Spark并试运行配置(在Ubuntu系统下例子) # 打开文件配置环境变量: JAVA,SCALA,SPARK,HADOOP,SBT gedit /etc/profile   # 在文件中加入以下行 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_51 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib…