Spark的应用程序,分为两部分:Spark driver 和 Spark executor.…

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…

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l…

昨天写完R脚本 没测试就发到博客里, 结果实际运行发现很慢,运行时间在2小时以上, 查看spark控制台, 大量时间消耗在count上, 产生的stage多大70多个 . 分析原因. 1  select *可以优化,  2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里 这两个优化, 最终目的都是为了减少I/O操作.  hive数据到spark cache的数据量可以减少. 而且可能hive对join操作也有特别的优化. 这两个优化带来的坏处也是显而易见的, 代码可读性下降,…

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? [sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src |   |--main |   |    |--scala…

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…

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 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c…

1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖. 2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xm…

object func { def main(args:Array[String]):Unit={ //函数赋值给变量时, 必须在函数后面加上空格和下划线. def sayHello(name: String) { println("Hello, " + name) } val sayHelloFunc = sayHello _ sayHelloFunc("leo") //Scala定义匿名函数的语法规则: (参数名: 参数类型) => 函数体 val say…

首先提一下spark rdd的五大核心特性: 1.rdd由一系列的分片组成,比如说128m一片,类似于hadoop中的split2.每一个分区都有一个函数去迭代/运行/计算3.一系列的依赖,比如:rdda转换为rddb,rddb转换为rddc,那么rddc依赖于rddb,rddb依赖于rdda. lineage:保存了一些列的转换4.对于每个k-v的rdd可以指定一个partition,告诉它如何分区,常用分区规则有hash和range5.处理rdd split的数据在哪里,尽量在哪里做计算(移…