Spark的一站式解决方案,非常之具有吸引力,毕竟啊,任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本. 当然,Spark并没有以牺牲性能为代价.相反,在性能方面,Spark具有很大的优势. Spark凭借以下的优点在众多的大数据分析处理平台中脱引而出. 1.速度快.与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上:而基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.

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Spark技术学院是什么? 主要是浪尖,前腾讯现阿里的大神一起搞的知识分享基地,旨在帮助大家由入门到精通spark,hbase,kafka大数据重要的框架,还有给入门小白指点入门方法,分享入门资料,对这种有经验的主要是解决问题,分享深层次的只是,比如最近浪尖在逐步分享源码视频教程. 当然,目前团队成员仅仅我们两个,大家会觉得精力不足,所以,我们为了优质的帮助大家学习,收费价格较高,但是由于qq群,微信群(加浪尖微信158570986入群),大家比较信任,十来天的时间已经有近120人,发表主题近1

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络

http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/netease-spark-practice?utm_source=infoq&utm_medium=popular_links_homepage 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Onl

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours

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未经本人同意,严禁转载,徽沪一郎. 概要 本文就 spark-cassandra-connector 的一些实现细节进行探讨,主要集中于如何快速将大量的数据从cassandra 中读取到本地内存或磁盘. 数据分区 存储在 Cassandra 中数据的一般都会比较多,记录数在千万级别或上亿级别是常见的事.如何将这些表中的内容快速加载到本地内存就是一个非常现实的问题.解决这一挑战的思路从大的方面来说是比较简单的,那就是将整张表中的内容分成不同的区域,然后分区加载,不同的分区可以在不同的线程或进程中加

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

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/30802603 Spark的Cluster Manager可以有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并最终完成计算.具体阐述可以阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone

在实际的招聘总结的几点思考,企业需要怎么样的人才,例如,以下个人总结: 1.技术能力是不是第一次 企业的时候,你往往看第一点的人的招聘是不是技术实力.但是,你的个人言论的行为和态度.能在半个小时内把你了解清晰.可是面试人员能够在半个小时内能够依据你的言谈举止了解的你态度和行为. 2.企业须要的不仅仅是高学历 学历再高,干不来活那是扯蛋,企业须要有能力的人员,能做实事的人员. 3.仅仅有付出才有回报 一般企业都是为了盈利.一个员工对企业没有实际使用价值,企业是不会给员工开高工资的,更谈不上高职位和

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个

今天分享一篇从0到1搭建Spark集群的步骤,企业中大家亦可以参照次集群搭建自己的Spark集群. 一.下载Spark安装包 可以从官网下载,本集群选择的版本是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 在官网中找到对应的链接即可http://spark.apache.org/downloads.html 或者用本人云盘下载地址 附上链接如下链接:https://pan.baidu.com/s/1o7Vrkue 密码:sc2z 二.部署和规划Spark集群 提前准备好四台虚拟主机,三台主

spark总结 1.Spark的特点: 高可伸缩性 高容错 基于内存计算 支持多种语言:java,scala,python,R 高质量的算法,比MapReduce快100倍 多种调度引擎:可以运行于YARN,Mesos,standalone 等. 2.spark的提供的功能 以及应用场景 spark功能模块 应用场景 RDD 离线数据处理 Spark SQL, DataFrames and Datasets 结构化的关系数据运算 Structured Streaming 结构化流:统一批处理与流

 
 spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming  维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升,  spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳

Spark的Cluster Manager能够有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并终于完毕计算.具体阐述能够阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone模式下,Client.Master和Worker是怎样进行通信,注冊并开启服务的呢? 1. node之间的RP

spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming 维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升, spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳实践更靠谱的