说到Spark就不得不提MapReduce/Hadoop, 当前越来越多的公司已经把大数据计算引擎从MapReduce升级到了Spark. 至于原因当然是MapReduce的一些局限性了, 我们一起先来看下Mapreduce的局限性和Spark如何做的改进. Spark概述 MapReduce局限性 1 仅支持Map和Reduce两种操作 2 处理效率极低 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大 无法充分利用内存 Map端和Redu…

零.概述 Spring Data Elasticsearch项目提供了与Elasticsearch搜索引擎的集成.Spring Data Elasticsearch的关键功能区域是一个POJO中心模型,用于与Elastichsearch Documents进行交互并轻松编写存储库样式数据访问层. 0.1.主要功能 1.Spring配置支持使用基于Java的@Configuration类或ES客户端实例的XML名称空间. 2.ElasticsearchTemplate帮助类,提高执行常见ES操作的…

Spark系列-初体验(数据准备篇) Spark系列-核心概念 一. Spark核心概念 Master,也就是架构图中的Cluster Manager.Spark的Master和Workder节点分别Hadoop的NameNode和DataNode相似,是一种主从结构.Master是集群的领导者,负责协调和管理集群内的所有资源(接收调度和向WorkerNode发送指令).从大类上来分Master分为local和cluster两大类 local:也就是本地模式,所有计算都在一台服务器上完成,通常用…

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…

Spark Streaming核心概念与编程 1. 核心概念 StreamingContext Create StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) //Second(1) #表示处理的批次, 当前1秒处理一次 val ssc = new Stream…

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,并且发展速度异常迅猛,究其原因,个人觉得有下面2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样能够应用于多种任务,流处理,批处理,包含机器学习里都能够引入Sql.     2.效率:由于Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spa…

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者 | 蒋专 蒋专,现CDG事业群社交与效果广告部微信广告中心业务逻辑组员工,负责广告系统后台开发,2012年上海同济大学软件学院本科毕业,曾在百度凤巢工作三年,2016年入职微信广告中心. 导语 spark 已经成为广告.报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家. 本文…

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark(1)转自:http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html 阅读本文章可以带着下面问题:1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单)2.Spark与MapReduce不同在什么地方3.Spark为什么比Hadoop灵活4.Spark局限是什么5.什么情况下适合使用Spark 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(2)转自:http://www.aboutyun.com/threa…

1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ 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性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群.2 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入H…

Spark Streaming揭秘 Day2 五大核心特征 引子 书接上回,Streaming更像Spark上的一个应用程序,会有多个Job的配合,是最复杂的Spark应用程序.让我们先从特征角度进行理解. 特征1:逻辑管理 DStream是对RDD封装的集合,作用于DStream的操作会对其中每个RDD进行作用,DStream Graph就是RDD Graph的模板,其逻辑管理完全继承RDD的DAG关系. 特征2:时间管理 Spark Streaming的最大特征是引入了时间属性,DStrea…