第1章 Spark概述 1.1 什么是Spark 1.2 Spark内置模块 Spark Core:实现了Spark的基本功能,包含任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块.Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,简称RDD)的API定义. Spark SQL:是Spark用来操作结构化数据的程序包.通过Spark SQL,我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据.Spark

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)

[shell调试选项] 一些常用选项的用法: -n 只读取shell脚本,但不实际执行 -x 进入跟踪方式,显示所执行的每一条命令 -c "string" 从strings中读取命令 “-n”可用于测试shell脚本是否存在语法错误,但不会实际执行命令.在shell脚本编写完成之后,实际执行之前,首先使用“-n”选项来测试脚本是否存在语法错误是一个很好的习惯.因为某些shell脚本在执行时会对系统环境产生影响,比如生成或移动文件等,如果在实际执行才发现语法错误,您不得不手工做一些系统环

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.

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

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")

Spark远程调试脚本: #调试Master,在master节点的spark-env.sh中添加SPARK_MASTER_OPTS变量 export SPARK_MASTER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10000" #启动Master sbin/start-master.sh #调试Worker,在worker节点的spark-env.sh中添加SPARK_WORKER_

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远程调试                          本例子介绍简单介绍spark一种远程调试方法,使用的IDE是IntelliJ IDEA.   1.了解jvm一些参数属性   -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8888   这里对上面的几个参数进行说明:-Xdebug 启用调试特性-Xrunjdwp 启用JDWP实现,包含若干子选项:transport=dt_socket JPDA

源: 单片机裸机下写一个自己的shell调试器

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

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

Spark远程调试函数 1.sendInfo 该函数用于分布式程序的调试,非常方便,在spark的rdd操作中嵌入sendInfo,启动nc服务器后,可以收集到所有需要的运行时信息,该函数可以捕获host.进程id.线程名称等主要的信息. 2.函数实现 def sendInfo(obj: Object, m: String, param: String) = { import java.net.InetAddress import java.lang.management.ManagementF

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

安卓开发,adb shell 调试sqlite3数据库 在安卓中创建了sqlite3数据库,想要调试怎么办? 通过adb shell来进行查看. 第一步,将adb加入到系统变量中. 这样就可以在命令行中使用adb指令了. 输入adb shell,就可以连接电脑上的安卓模拟器,或者与电脑连接的手机了. 使用adb指令的时候,手机最好有root权限,不然好多指令都用不了. 有root权限,才能进入su root指令模式,才能查看ls的内容. 每个app,都有一个目录,cd data/data/dem

---恢复内容开始--- 转载:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-shell-debug/ Shell脚本调试技术 曹 羽中2007 年 7 月 26 日发布 分享此页面 WeiboGoogle+用电子邮件发送本页面 4 一. 前言 shell编程在unix/linux世界中使用得非常广泛,熟练掌握shell编程也是成为一名优秀的unix/linux开发者和系统管理员的必经之路.脚本调试的主要工作就是发现引发脚本错误的原因以及在脚本

  #常见的调试命令工具 1.使用bash命令参数调试 #使用 [root@game ~]# sh [-xvn] test.sh #参数解释: -x:将执行的脚本内容输出出来,可以看到执行的过程 -n:不执行脚本,检查脚本语法是否有问题,给出错误的提示 -v:执行脚本时,先将脚本的内容输出到屏幕上,再执行脚本,如果有错误给出错误提示 #示例 使用-n参数进行语法检查 #说明:不会执行脚本,只检查有无语法错误,如果没有检测到,就无输出 [root@game scripts]# cat test7.

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