1.驱动程序通过一个SparkContext对象来访问Spark,此对象代表对计算集群的一个连接.shell已经自动创建了一个SparkContext对象.利用SparkContext对象来创建一个RDD 2.spark和mapreduce区别 mapreduce分为两个阶段map和reduce,两个阶段结束mapreduce任务就结束,所以在在一个job里能做的处理很有限即只能在map和reduce里处理. spark是迭代式计算模型,一个job可以分为n个阶段,因为它是内存迭代式的,我们处理…

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1.HDFS核心概念: 块 (1)为了分摊磁盘读写开销也就是大量数据间分摊磁盘寻址开销 (2)HDFS块比普通的文件块大很多,HDFS默认块大小为64MB,普通的只有几千kb 原因:1.支持面向大规模数据存储 2.降低分布式节点的寻址开销 好处:1.支持大规模文件存储(可以将一个大的文件进行切割,放到不同的机器上去存储,这样就可以突破单机存储上限) 2.简化系统设计 3.适合数据备份 两大核心组件: 1.名称节点(NameNode相当于数据目录) 底层FsImage和各项操作EditLog组成最…

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记录学习<Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发>这本书. 第五章 Hadoop Multi Node Cluster windows利用虚拟机实现模拟多节点集群构建 5.2-5.3 设置VirtualBox网卡,设置data1服务器 1. 设置网卡 网卡1设为网络地址转换(NAT) 网卡2设为仅主机(Host-Only)适配器 2. 编辑网络配置文件设置固定IP sudo gedit /etc/network/interfaces # NAT interface auto…

教你如何成为Spark大数据高手? Spark目前被越来越多的企业使用,和Hadoop一样,Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手?下面就来个深度教程. Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,它立足于内存计算,性能超过Hadoop百倍,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式,是罕见的全能选手.Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理.图技术.机器学习.NoSQL查询等方面的所有核心…

一.概述 1.什么是spark 从官网http://spark.apache.org/可以得知: Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 主要的特性有: Speed:快如闪电(HADOOP的100倍+) Easy to Use:Scala——Perfect.Python——Nice.Java——Ugly.R Generality:Spark内核上可以跑Spark SQL.Spark S…

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…