1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的,参数的设置正确与否,好与坏会直接影响应用程序的性能,也就影响我们整个集群的性能.参数控制有以下方式:(1)直接设置在SparkConf,通过参数的形式传递给SparkContext,达到控制目的.(通过set()方法传入key-value对)比如: val conf = new SparkConf() .setMaster(”local[2]“) #注意1 .setAppName(”test“) .set("spark.core

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置

终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口. 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算.这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境. 先来粗略的

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched

可以通过以下几种方式设置: 1)bin/spark-submit 可以直接读取conf/spark-defaults.conf文件 每一行为一个key和valuespark.master            spark://5.6.7.8:7077spark.executor.memory   4gspark.eventLog.enabled  truespark.serializer        org.apache.spark.serializer.KryoSerializerSpark

spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)

Spark:使用Spark Shell的两个示例 Python 行数统计 ** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop 命令行代码 # pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档. >>> lines.

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")

0. 说明 在 Spark Shell 实现 Word Count RDD (Resilient Distributed dataset), 弹性分布式数据集. 示意图 1. 实现 1.1 分步实现 # step 加载文档 val rdd1 = sc.textFile("file:///home/centos/wc1.txt") # step 压扁 val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{line.split(" ")}) # step

Spark Shell Example 1 - Process Data from List: scala> val pairs = sc.parallelize( List( ("This", 2), ("is", 3), ("Spark", 5), ("is", 3) ) ) ... scala> pairs.collect().foreach(println) (This,2) (is,3) (Spark,5

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count

不多说,直接上干货! 比如,我这里拿主成分分析(PCA). 1.主成分分析(PCA)的概念介绍 主成分分析(PCA) 是一种对数据进行旋转变换的统计学方法,其本质是在线性空间中进行一个基变换,使得变换后的数据投影在一组新的“坐标轴”上的方差最大化,随后,裁剪掉变换后方差很小的“坐标轴”,剩下的新“坐标轴”即被称为 主成分(Principal Component) ,它们可以在一个较低维度的子空间中尽可能地表示原有数据的性质.主成分分析被广泛应用在各种统计学.机器学习问题中,是最常见的降维方法之一

1.安装完spark,进入spark中bin目录: bin/spark-shell   scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/README.md") scala> textFile.flatMap(_.split(" ")).filter(!_.isEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect(

一.使用SparkConf配置Spark 对 Spark 进行性能调优,通常就是修改 Spark 应用的运行时配置选项.Spark 中最主要的配置机制是通过 SparkConf 类对 Spark 进行配置.当创建出一个 SparkContext 时,就需要创建出一个 SparkConf 的实例. import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf object Test { def main(args: A

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

Spark大数据平台有使用一段时间了,但大部分都是用于实验而搭建起来用的,搭建过Spark完全分布式,也搭建过用于测试的伪分布式.现在是写一遍随笔,记录一下曾经搭建过的环境,免得以后自己忘记了.也给和初学者以及曾经挖过坑的人用作参考. Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是默认的MapReduce. 可以查阅官网的资源Hive on Spark: Getting Started. 一 .安装基础环境 1.1 Java1.8环境搭建 1) 下载jdk

开发环境 教学视频:Spark的环境搭建,需安装配置环境:Java, Hadoop 环境配置:玩转大数据分析!Spark2.X+Python 精华实战课程(免费)[其实只是环境搭建] 进入pyspark环境 命令行 pyspark --master <master-url> 本地单线程模式:pyspark --master local 本地多线程模式:pyspark --master local[*] 本地多线程模式:pyspark --master local[K] 集群多线程模式:pysp