一.Spark是什么 Spark是一个开源的大数据处理引擎. 二.Spark的主要组件如下图所示:  三.Spark运行时架构 Spark共有三种运行模式:本地模式.集群模式.客户端模式. 生产环境基本都是用集群模式.集群模式需要用到集群管理器,三个核心的集群管理器为:Spark自带的独立集群管理器.Yarn.Mesos. 集群模式运行时,单个Spark任务的架构图为: 其中集群管理器负责分配/回收服务器资源和监控整个Spark任务是否完成. 四.IDEA环境准备 1.准备Scala的SDK 若

基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark

原书名:Fast Data Processing with Spark 原出版社:Packt Publishing 作者: (美)Holden Karau 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111463115 上架时间:2014-4-16 出版日期:2014 年4月 开本:16开 页码:114 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 从实用角度系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法 手把手教你充分利用Spark提供的各种

全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍 俯览未来大局,不失精细剖析,呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节 透彻讲解Spark原理和架构,以及部署模式.调度框架.存储管理及应用监控等重要模块 Spark生态圈深度检阅:SQL处理Shark和Spark SQL.流式处理Spark Streaming.图计算Graphx及内存文件系统Tachyon 内容简介 书籍计算机书籍 <Spark大数据处理技术>以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及S

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论

大数据处理肯定是分布式的了,那就面临着几个核心问题:可扩展性,负载均衡,容错处理.Spark是如何处理这些问题的呢?接着上一篇的"动手写WordCount",今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法. 请各位看官,带着分布式的问题往下看. 分布式架构 大数据时代,单机装下PB级的数据,然后在可接受的时间内处理完,不可能,所以一定是分布式的. ▶ 分布式存储 HDFS(Hadoop Distributed File System)是最常见的,和S

Spark是主流的大数据处理框架,具体有啥能耐,相信不需要多说.我们开门见山,直接动手写大数据界的HelloWorld:WordCount. 先上完整代码,看看咋样能入门. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf() conf.setAppNam

在上一篇文章中,我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡,今天要讲的是更为重点的容错处理,这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源. Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景: 机器学习,数据挖掘,图应用中常用的迭代算法(每一次迭代对数据执行相似的函数) 交互式数据挖掘工具(用户反复查询一个数据子集) Spark在spark-submit外,还提供了spark-shell,它就是专门用来做交互数据挖掘的工具 MapReduce等框架并不明确支持迭代中间结果/数据子集的共享,

在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(2)中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘,而明确提出了内存中可重用的数据集RDD.RDD的只读特性,再加上粗粒度转换操作形成的Lineage,形成了它独立的高效容错机制. RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力,来支持多种多样的应用需求呢?先看看RDD究竟有哪些API,然后看它们如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处理框架Pregel. RDD的API 转换 def map[U](f: T => U): RDD

导读 引言 环境准备 安装步骤 1.下载地址 2.开始下载 3.解压spark 4.配置环境变量 5.配置 spark-env.sh 6.启动spark服务 7.测试spark stay hungry stay foolish. 引言 2012年,UC Berkelye 的ANPLab研发并开源了新的大数据处理框架Spark.其核心思想包括两方面:一方面对大数据处理框架的输入/输出.中间数据进行建模,将这些数据抽象为统一的数据结构,命名为弹性分布式数据集(Resilent Distributed

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调

http://docs.ceph.com/docs/giant/cephfs/hadoop/ https://indico.cern.ch/event/524549/contributions/2185930/attachments/1290231/1921189/2016.06.13_-_Spark_on_Ceph.pdf http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark/

前几章 工作机制

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎,谢谢. 在流数据的处理过程中,为了保证处理结果的可信度(不能多算,也不能漏算),需要做到对所有的输入数据有且仅有一次处理.在Spark Streaming的处理机制中,不能多算,比较容易理解.那么它又是如何作到即使数据处理结点被重启,在重启之后这些数据也会被再次处理呢? 环境搭建 为了有一个感性的认识,先运行一下简单的Spark Streaming示例.首先确认已经安装了openbsd-netcat. 运行netcat nc -lk 9999 运行spark-

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11