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摘要: 随着大数据技术的发展,实时流计算.机器学习.图计算等领域成为较热的研究方向,而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈,能够一站式解决类似场景的问题.那你知道Spark生态系统有哪些组件吗?下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件.本文选自<图解Spark:核心技术与案例实战> Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件).HDFS.Amazon S3.Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone.YARN…
转自: http://www.csdn.net/article/2015-06-25/2825056  摘要:Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spark可以更专注计算的本身, 以求通过更细的分工达到更高的执行效率. Tachyon是Spark生态系统内快速崛起的一个新项目. 本质上, Tachyon是个分布式的内存文件系统, 它在减轻Spark内存压力的同时,也赋予了Spark内存快速大量数据读写的能力.Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spar…
spark应用涉及的一些基本概念: 1.mater:主要是控制.管理和监督整个spark集群 2.client:客户端,将用应用程序提交,记录着要业务运行逻辑和master通讯. 3.sparkContext:spark应用程序的入口,负责调度各个运算资源,协调各个work node上的Executor.主要是一些记录信息,记录谁运行的,运行的情况如何等.这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkContext的原因了. 4.Driver Program:每个应用的主要管理者,每个应用的老大…
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…
目前,Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台. 伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈(BDAS). 其核心框架是Spark,同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark,提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib. 并行图计算框架GraphX. 流计算框架Spark Streaming. 采样近似计算查询引擎BlinkDB. 内存分布式文件系统Tachyon. 资源管理框架Mesos等子项目. 这些…
----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…
数据结构 核心之数据集RDD 俗称为弹性分布式数据集.Resilient Distributed Datasets,意为容错的.并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中,并能控制数据的分区.同时,RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据. RDD的特点 它是在集群节点上的不可变的.已分区的集合对象. 通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join, etc). 失败自动重建. 可以控制存储级别(内存.磁盘等)来进行重用. 必须是可序列化的. 是静态类型的. 优点…
在大数据非常流行的今天,每个行业都在谈论大数据,每个公司(互联网公司,传统企业,金融行业等)都在讨论大数据.高层管理者利用大数据来进行决策:数据科学家利用大数据来进行业务创新:程序员利用大数据来完成项目或者产品.那么,作为大数据工程师需要掌握哪些知识呢? 其中Hadoop作为大数据处理的平台,凭借着出色的处理能力及大量的开源框架,越来越多地被大型公司采用,几乎成为了大数据的代名词.下面主要展示了Hadoop的生态圈. 每一个component都是一项技术,值得深入研究.基于一些性能的考虑,Map…
Term Meaning Application User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. Application jar A jar containing the user's Spark application. In some cases users will want to create an "uber jar" containing thei…