本博文是转自如下链接,为了方便自己查阅学习和他人交流.感谢原博主的提供! http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html http://www.aboutyun.com/thread-6850-1-1.html 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(1) 阅读本文章可以带着下面问题: 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spar…

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spark局限是什么 5.什么情况下适合使用Spark 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于…

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 本文简要介绍如何使用spark-cassandra-connector将json文件导入到cassandra数据库,这是一个使用spark的综合性示例. 前提条件 假设已经阅读技术实战之3,并安装了如下软件 jdk scala sbt cassandra spark-cassandra-connector 实验目的 将存在于json文件中的数据导入到cassandra数据库,目前由cassandra提供的官方工具是json2sstable,由于对cassandr…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 之所以对spark shell的内部实现产生兴趣全部缘于好奇代码的编译加载过程,scala是需要编译才能执行的语言,但提供的scala repl可以实现代码的实时交互式执行,这是为什么呢? 既然scala已经提供了repl,为什么spark还要自己单独搞一套spark repl,这其中的缘由到底何在? 显然,这些都是问题,要解开这些谜团,只有再次开启一段源码分析之旅了. 全局视图 上图显示了java源文件从编译到加载执行的全局视图,整个过程中最主要的步…

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…

前言   其实啊,无论你是初学者还是具备了有一定spark编程经验,都需要对spark源码足够重视起来. 本人,肺腑之己见,想要成为大数据的大牛和顶尖专家,多结合源码和操练编程. 准备工作 1.scala 2.10.4(本地的安装) Scala的安装(本地) 2.Jdk1.7+  或 jdk1.8+ (本地的安装) Jdk 1.7*安装并配置 Jdk 1.8*安装并配置 JDK的windows和Linux版本之下载 3.IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA的下载.安装和Word…

本課主題 什么是 Spark 的天堂之门 Spark 天堂之门到底在那里 Spark 天堂之门源码鉴赏 引言 我说的 Spark 天堂之门就是SparkContext,这篇文章会从 SparkContext 创建3大核心对象 TaskSchedulerImpl.DAGScheduler 和 SchedulerBackend 开始到注册给 Master 这个过程中的源码鉴赏,SparkContext 是整个 Spark 程序通往集群的唯一通道,它是程序起点,也是程序终点,所以我把它称之为天堂之门,…

1. 下载Spark 1.1 官网下载Spark http://spark.apache.org/downloads.html 打开上述链接,进入到下图,点击红框下载Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz,如下图所示: 2. 安装Spark Spark安装,分为: 准备,包括上传到主节点,解压缩并迁移到/opt/app/目录: Spark配置集群,配置/etc/profile.conf/slaves以及confg/spark-env.sh,共3个文件,配置完成需要向集群其他机…

1.什么是spark? spark是一个基于内存的,分布式的,大数据的计算框架,可以解决各种大数据领域的计算问题,提供了一站式的服务 Spark2009年诞生于伯克利大学的AMPLab实验室 2010年正式开源了Spark项目 2013年Spark成为Apache下的项目 2014年飞速发展,成为Apache的顶级项目 2015年在国内兴起,代替mr,hive,storm等 2.SparkCore :spark是用来取代Hadoop的? 这种说法是不对的,spark由于只能做计算,所以取代掉Ma…

在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域…