Spark应用程序】的更多相关文章

对于很多刚接触Spark的人来说,可能主要关心数据处理的逻辑,而对于如何高效运行Spark应用程序了解较少.由于Spark是一种分布式内存计算框架,其性能往往受限于CPU.内存.网络等多方面的因素,对于用户来说,如何在有限的资源下高效地运行Spark应用程序显得尤为重要.下面只针对Spark-On-Yarn的一些常用调优策略做详细分析... http://sharkdtu.com/posts/spark-tun.html…
Spark内核是由Scala语言开发的,因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情.如果你对Scala语言还不太熟悉,可 以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习. 本文将介绍3个Scala Spark编程实例,分别是WordCount.TopK和SparkJoin,分别代表了Spark的三种典型应用. 1. WordCount编程实例 WordCount是一个最简单的分布式应用实例,主要功能是统计输…
转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar…
我们首先提出这样一个简单的需求: 现在要分析某网站的访问日志信息,统计来自不同IP的用户访问的次数,从而通过Geo信息来获得来访用户所在国家地区分布状况.这里我拿我网站的日志记录行示例,如下所示: 1 121.205.198.92 - - [21/Feb/2014:00:00:07 +0800] "GET /archives/417.html HTTP/1.1" 200 11465 "http://shiyanjun.cn/archives/417.html/" &…
几个基本概念: (1)job:包含多个task组成的并行计算,往往由action催生. (2)stage:job的调度单位. (3)task:被送到某个executor上的工作单元. (4)taskSet:一组关联的,相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集. 一个应用程序由一个driver program和多个job构成.一个job由多个stage组成.一个stage由多个没有shuffle关系的task组成. spark应用程序的运行架构:   (1)简单的说: 由driver向…
通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序   一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击configure下拉菜单中的plugins选项: 2.在弹出对话框中点击红框按钮: 3.在弹出最新对话框的搜索栏输入scala,在筛选出的内容中选择红框部分,点击右侧install按钮开始下载插件: 本人在测试过程中通过install自动…
[原创 Hadoop&Spark 动手实践 10]Spark SQL 程序设计基础与动手实践(下) 目标: 1. 深入理解Spark SQL 程序设计的原理 2. 通过简单的命令来验证Spark SQL的运行原理 3. 通过一个完整的案例来验证Spark SQL的运行原理,自己实际动手来进行掌握 4. 顺利完成“篮球运动员评估系统”…
[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************…
0. 说明 在 IDEA 中编写 Spark SQL 程序,分别编写 Java 程序 & Scala 程序 1. 编写 Java 程序 待补充 2. 编写 Scala 程序 待补充…
浅谈Spark应用程序的性能调优 :http://geek.csdn.net/news/detail/51819 下面列出的这些API会导致Shuffle操作,是数据倾斜可能发生的关键点所在 1. groupByKey 2. reduceByKey 3. aggregateByKey 4. sortByKey 5. join 6. cogroup 7. cartesian 8. coalesce 9. repartition 10. repartitionAndSortWithinPartiti…