1.rdd的初始化 1.1 读取文件来初始化rdd(通过sparkContext的textFile方法) 1.1.1 读取本地文件 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("LocalWordCount").setMaster("local");// 指定运行在本地 JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(conf); // 返回每一行作为一个元素的rd…

一.执行第一个Spark程序 1.执行程序 我们执行一下Spark自带的一个例子,利用蒙特·卡罗算法求PI: 启动Spark集群后,可以在集群的任何一台机器上执行一下命令: /home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://master:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-…

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,…

第一次看源码还是Spark 1.02.这次看新源码发现调度方式有了一些新的特征,在这里随便写一下. 不变的是,master还是接收Appclient和worker的消息,并且在接收RegisterApplication等消息后会执行一遍schedule().schedule()依旧会先找到空闲的worker用以执行waitingDrivers.但是调度Executor的方式有了一点变化. private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = { // Rig…

Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,细致入微2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧,并给出一个合理的阅读顺序3.始终抓住资源分配.消息传递.容错处理等基本问题,抽丝拨茧4.一步步寻找答案,所有问题迎刃而解,使读者知其然更知其所以然 内容简介 书籍计算机书籍 <Apache Spark源码剖析>以Spark…

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo…

spark之java程序开发 1.Spark中的Java开发的缘由: Spark自身是使用Scala程序开发的,Scala语言是同时具备函数式编程和指令式编程的一种混血语言,而Spark源码是基于Scala函数式编程来给予设计的,Spark官方推荐Spark的开发人员基于Scala的函数式编程来实现Spark的Job开发,但是目前Spark在生产上的主流开发语言仍然是Java,造成这一事实的原因主要有以下几点: A.Java目前已经成为行业内的主流语言,社区相当活跃,相比于Scala而言,Jav…

hive 2.3.4 on spark 2.4.0 Hive on Spark provides Hive with the ability to utilize Apache Spark as its execution engine. set hive.execution.engine=spark; 1 version Hive on Spark is only tested with a specific version of Spark, so a given version of Hi…

原文链接:Spark Streaming中空batches处理的两种方法 Spark Streaming是近实时(near real time)的小批处理系统.对给定的时间间隔(interval),Spark Streaming生成新的batch并对它进行一些处理.每个batch中的数据都代表一个RDD,但是如果一些batch中没有数据会发生什么事情呢?Spark Streaming将会产生EmptyRDD的RDD,它的定义如下: 01 package org.apache.spark.rdd…

本地执行Spark SQL程序: package com.fc //import common.util.{phoenixConnectMode, timeUtil} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* 每天执行 */ object costDay { def mai…