SparkContext 是spark的程序入口,相当于熟悉的'main'函数.它负责链接spark集群.创建RDD.创建累加计数器.创建广播变量. ) scheduler.initialize(backend) scheduler case LOCAL_N_REGEX(threads) => def localCpuCount = Runtime.getRuntime.availableProcessors() // local[*] estimates the number of cores…

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html The first thing a Spark program must do is to create a SparkContext object, which tells Spark how to access a cluster. To create a SparkContext you first need to build a SparkConf object…

即日起开始spark源码阅读之旅,这个过程是相当痛苦的,也许有大量的看不懂,但是每天一个方法,一点点看,相信总归会有极大地提高的.那么下面开始: 创建sparkConf对象,那么究竟它干了什么了类,从代码层面,我们可以看到我们需要setMaster啊,setAppName啊,set blabla啊...等等~ val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("TopActiveLocations&qu…

SparkContext是spark的入口,通过它来连接集群.创建RDD.广播变量等等. class SparkContext(config: SparkConf) extends Logging with ExecutorAllocationClient { private val creationSite: CallSite = Utils.getCallSite() //如果生命了2个sparkContext,则会使用warn来取代exception.防止退出 private val al…

SparkContext.scala实现了一个SparkContext的class和object,SparkContext类似Spark的入口,负责连接Spark集群,创建RDD,累积量和广播量等. 在Spark框架下该类在一个JVM中只加载一次.在加载类的阶段,SparkContext类中定义的属性,代码块,函数均被加载. (1)class SparkContext(config:SparkConf) extends Logging with ExecutoAllocationClient,类…

需求   SparkContext自定义扩展textFiles,支持从多个目录中输入文本文件   扩展   class SparkContext(pyspark.SparkContext): def __init__(self, master=None, appName=None, sparkHome=None, pyFiles=None, environment=None, batchSize=0, serializer=PickleSerializer(), conf=None, gatew…

本章内容: 1.功能描述 本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说…

SparkContext概述 sparkContext是所有的spark应用程序的发动机引擎,就是说你想要运行spark程序就必须创建一个,不然就没的玩了.sparkContext负责初始化很多东西,当其初始化完毕以后,才能像spark集群提交任务,这个地方还有另一个管理配置的类sparkConf,它主要负责配置,检查,修改等工作,这会在后期源码阅读的时候你会经常看到的一个参数conf,说的就是它. 1.代码小实例 object sparktest_hivesql { def main(args…

Spark版本 1.3SparkContext初始化流程 1.0 在我们的主类 main() 方法中经常会这么写 val conf = new SparkConf().setAppName("name").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) conf 中保存的是Spark的参数 sc 是我们的Spark上下文...好无聊... conf不再去看(里边都是对于参数的操作, 现阶段不看) sc 从 Spa…

3.1 SparkContext概述 SparkConf负责配置参数,主要通过ConcurrentHaspMap来维护各种Spark的配置属性. class SparkConf(loadDefaults: Boolean) extends Cloneable with Logging with Serializable { import SparkConf._ /** Create a SparkConf that loads defaults from system properties an…

Spark源码学习:sparkContext的初始化分析 spark可以运行在本地模式local下,可以运行在yarn和standalone模式下,但是本地程序是通过什么渠道和这些集群交互的呢?那就是sparkContext,他在spark生态系统中的作用不言而喻,绝对是最重要的,整体架构如图所示: 这里我们简单的来剖析一下,sparkContext在初始化最重要的流程和大致框架.spark代码第一句都是先创建sparkConf之后作为参数传递给sparkContext在进行创建sc,之后的一切…

创建或使用现有Session 从Spark 2.0 开始,引入了 SparkSession的概念,创建或使用已有的session 代码如下: val spark = SparkSession .builder .appName("SparkTC") .getOrCreate() 首先,使用了 builder 模式来创建或使用已存在的SparkSession,org.apache.spark.sql.SparkSession.Builder#getOrCreate 代码如下: def g…

一.SparkContext原理 1.图解 二.SparkContext源码 1.TaskScheduler创建 ###SparkContext.scala // Create and start the scheduler private[spark] var (schedulerBackend, taskScheduler) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master) //不同的提交模式,会创建不同的TaskScheduler //sta…

SparkContext(Spark上下文) /** * Main entry point for Spark functionality. A SparkContext represents the connection to a Spark * cluster, and can be used to create RDDs, accumulators and broadcast variables on that cluster. * * @note Only one `SparkConte…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 译自:http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/exactly-once-spark-streaming-from-apache-kafka/ 查资料时发现上面这篇文章不错,虽然是1.3的老版本的知识,但是还是有借鉴的地方,业余时间按照自己的理解翻译了一遍,有不当的地方欢迎指正. Apache Spark 1.3的新版本包括从Apache Kafka读取数据的…

val path = "/usr/data/lfw-a/*" val rdd = sc.wholeTextFiles(path) val first = rdd.first println(first) val files = rdd.map { case (fileName, content) => fileName.replace("file:", "") } println(files.first)println(files.coun…

一.安装ipython 下载ipython, https://pypi.python.org/packages/source/i/ipython/ipython-2.2.0.tar.gz#md5=b91d3724f655a8e16d022772f696cfd5 cd /app/softwares/ipython tar -zxvf ipython-2.2.0.tar.gz cd ipython-2.2.0 python2.7 setup.py install ln -s /usr/local/p…

Spark本身用Scala语言编写,运行于Java虚拟机(JVM).只要在安装了Java 6以上版本的便携式计算机或者集群上都可以运行spark.如果您想使用Python API需要安装Python解释器(2.6或者更高版本),请注意Spark暂不支持Python 3. 下载Spark 首先下载Spark并解压,我们从下载预编译版本的Spark开始.在浏览器中访问 http://spark.apache.org/down loads.html 选择"Pre-built for Hadoop 2.…

数据清洗时数据科学项目的第一步,往往也是最重要的一步. 本章主要做数据统计(总数.最大值.最小值.平均值.标准偏差)和判断记录匹配程度. Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤: 1. 在输入数据集上定义一组转换. 2. 调用action,用以将转换后的数据集保存到持久存储上,或者把结果返回到驱动程序的本地内存. 3. 运行本地计算,本地计算处理分布式计算的结果.本地计算有助于你确定下一步的转换和action. 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkConte…

Introduction Apache Spark is a general-purpose cluster computing system to process big data workloads. What sets Spark apart from its predecessors, such as MapReduce, is its speed, ease-of-use, and sophisticated analytics. Apache Spark was originally…

示例   Spark多个RDD(数据格式相同)“组合”为一个RDD   代码   from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("spark_app_union") sc = SparkContext(conf=conf) rdd1 = sc.parallelize(["line1", "line2", "line3"]) r…

相关资料:Spark属性配置  http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/4023111.html 本文出处:转载自过往记忆(http://www.iteblog.com/)本文链接地址: <Spark三种属性配置方式详细说明>(http://www.iteblog.com/archives/1140) 随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来.在Spark中提供了三个地方用于配置: 1.Spark properties:这个…

1:Spark1.0.0属性配置方式       Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,而且能够单独为每一个应用程序进行配置.       在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式能够直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf能够对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也能够使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.execu…

pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API.根据网上提供的资料,现在汇总一下这些类的基本用法,并举例说明如何具体使用.也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式.方便初学者查询及使用. Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口. RDD: 弹性分布式…

[TOC] Spark:一个独立应用 关于构建 Java和Scala 在Java和Scala中,只需要给你的应用添加一个对于spark-core的Maven依赖. Python 在Python中,可以把应用写成脚本,然后使用Spark自带的bin/spark-submit脚本来运行.spark-submit会引入Python程序的Spark依赖.使用方式如下所示. /PATH_TO_SPARK/bin/spark-submit my_python_script.py 初始化SparkContex…

Spark Streaming 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Spark-Streaming/ Spark Streaming使用Spar…

一.概念 rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))三个参数(都是函数)第一个参数:给定一个初始值,用函数生成初始值.第二个参数:combinbe聚合逻辑.第三个参数:reduce端聚合逻辑. 二.代码 from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.context…

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r…

Kudu的背景 Hadoop中有很多组件,为了实现复杂的功能通常都是使用混合架构, Hbase:实现快速插入和修改,对大量的小规模查询也很迅速 HDFS/Parquet + Impala/Hive:对超大的数据集进行查询分析,对于这类场景, Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势. HDFS/Parquet + Hbase:这种混合架构需要每隔一段时间将数据从hbase导出成Parquet文件,然后用impala来实现复杂的查询分析 以上的架构没办法把复杂的实时查询集成在Hbase上…

简介 Spark的 RDD.DataFrame 和 SparkSQL的性能比较. 2方面的比较 单条记录的随机查找 aggregation聚合并且sorting后输出 使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题,对比性能. Using RDD’s Using DataFrames Using SparkSQL 数据源 在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录 每条记录11个字段 总大小 1.4 GB 实验环境 HDP 2.4 Hadoop version 2.7 Spark 1.6 HD…