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具体,见…

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spark 生态及运行原理 Spark 特点 运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎,支持在内存中对数据进行迭代计算.官方提供的数据表明,如果数据由磁盘读取,速度是Hadoop MapReduce的10倍以上,如果数据从内存中读取,速度可以高达100多倍. 适用场景广泛 => 大数据分析统计,实时数据处理,图计算及机器学习 易用性 => 编写简单,支持80种以上的高级算子,支持多种语言,数据源丰富,可部署在多种集群中 容错性高.Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resil…

一.引言 Spark内存计算框架 中国Spark技术峰会 十二场演讲 大数据改变世界,Spark改变大数据 大数据: 以Hadoop 2.x为主的生态系统框架(MapReduce并行计算框架) 存储数据.处理数据 分布式 Spark: 类似于MapReduce的另外一种分布式计算框架 核心: 数据结构:RDD,集合List[T] MapReduce 最大的痛点: IO性能瓶颈,也是所有分布式计算框架的痛点 (1)磁盘IO, input(disk) -> map -> DISK(local)-&…

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

----本节内容------- 1.Spark背景介绍 2.Spark是什么 3.Spark有什么 4.Spark部署 4.1.Spark部署的2方面 4.2.Spark编译 4.3.Spark Standalone部署 4.4.Standalone HA配置 4.5.伪分布式部署 5.Spark任务提交 5.1.Spark-shell 5.2.Spark-submit 6.参考资料 --------------------- 1.Spark背景介绍 Spark是AMLab实验室贡献出的代码,是…

一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter(在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索) 正如其目标scope,Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合.需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小…