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Apache Spark是一个开源分布式运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发. Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低.Spark尽可能地在内存上存储中间结果, 极大地提高了计算速度. MapReduce是一路计算的优秀解决方案, 但对于多路计算的问题必须将所有作业都转换为MapReduce模式并串行执行. Spark扩展了MapReduce模型,允许开发者使用有向无环图(DAG)开发复杂的多步数据管道.并且支持跨有向无环…
Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…
由于预处理的数据都存储在cassandra里面,所以想要用spark进行数据分析的话,需要读取cassandra数据,并把分析结果也一并存回到cassandra:因此需要研究一下spark如何读写cassandra. 话说这个单词敲起来好累,说是spark,其实就是看你开发语言是否有对应的driver了. 因为cassandra是datastax主打的,所以该公司也提供了spark的对应的driver了,见这里. 我就参考它的demo,使用scala语言来测试一把. 1.执行代码 //Cassa…
一.MapReduce概述 二.MapReduce编程模型简述 三.combiner & partitioner 四.MapReduce词频统计案例         4.1 项目简介         4.2 项目依赖         4.3 WordCountMapper         4.4 WordCountReducer         4.4 WordCountApp         4.5 提交到服务器运行 五.词频统计案例进阶之Combiner 六.词频统计案例进阶之Partiti…
一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.…
一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中.MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值对处理,它将作业的输入视为一组 <key,value> 对,并生成一组 <key…
大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m…
(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持…
计算框架: MapReduce:主要用于离线计算 Storm:流式计算框架,更适合做实时计算 stack:内存计算框架,快速计算 MapReduce设计理念: --何为分布式计算 --移动计算,而不是移动数据 4个步骤: 1.Splitting 2.Mapping:Map步骤有可能有多个Map task线程并发同时执行 3.Shuffing:合并和排序 4.Reducing Hadoop计算框架Shuffler 在mapper和reducer中间的一个步骤 可以把mapper的输出按照某种key…
 发布于 2014-12-24 作者 陈 忠岳 在前几期为各位介绍了大数据应用主题以及开发运营主题的各类镜像后,这次我们精选了 VM Depot 站点中分布式计算相关主题的虚拟机镜像和大家一起分享.这些技术框架全部来自国内优秀的开源社区,相信熟悉这个领域的朋友不会对此感到陌生. 当然,首先需要指出的是,这些镜像都已在 VM Depot上架,您可以通过 VM Depot 强大的搜索工具找到并立即部署. MetaQ MetaQ 是来自淘宝的JAVA 消息中间件.它类似 Apache-Kafka…