Spark生态之Spark SQL

最关键的是转换算子Transformations和缓存算子Actions. 主要是对RDD进行操作. RDD Objects  ->  Scheduler(DAGScheduler)  -> Exectorss ,如同,人类一样,不断进化.

----本节内容------- 1.Spark背景介绍 2.Spark是什么 3.Spark有什么 4.Spark部署 4.1.Spark部署的2方面 4.2.Spark编译 4.3.Spark Standalone部署 4.4.Standalone HA配置 4.5.伪分布式部署 5.Spark任务提交 5.1.Spark-shell 5.2.Spark-submit 6.参考资料 --------------------- 1.Spark背景介绍 Spark是AMLab实验室贡献出的代码,是

上个版本的start.scala用的是HiveContext,这个是SQLContext的,不需编译. # cat testperson.txt #字段用table键分隔 zs 10 30.0 li 12 32.0 # spark-shell -i:start.scala scala> help 根据提示逐步运行 import org.apache.spark.sql.SchemaRDD var FIELD_SEPERATOR = "\t" var RECORD_SEPERATO

本讲内容: a. 解密Spark Streaming运行机制 b. 解密Spark Streaming架构 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾: 上节课谈到技术界的寻龙点穴,Spark就是大数据的龙脉,而Spark Streaming就是Spark的穴位.假如要构建一个强大的Spark应用程序 ,Spark Streaming 是一个值得借鉴的参考,Spark Streaming涉及多个job交叉配合,几乎可以包括spark的所

(1)<DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中)> http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA (2)<Spark零基础视频:从零起步到调通第一个Wordcount> http://www.tudou.com/plcover/IB9YwzdU8f0/ (3)<大数据Spark内核core源码解密> http://www.tudou.com/plcover/JdpoUtqxmNs (4)<大数据sp

spark是个啥? Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. Spark的适用场景 Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多

1.概述 Spark起源于加州大学伯克利分校RAD实验室,起初旨在解决MapReduce在迭代计算和交互计算中的效率低下问题.目前Spark已经发展成集离线计算,交互式计算,流计算,图计算,机器学习等模块于一体的通用大数据解决方案. 2.Spark组件 Spark Core 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

一.官网介绍 1.什么是Spark 官网地址:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型.高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理.spark的一个主要特点是能够在内存中进

许多应用需要即时处理收到的数据,例如用来实时追踪页面访问统计的应用.训练机器学习模型的应用, 还有自动检测异常的应用.Spark Streaming 是 Spark 为这些应用而设计的模型.它允许用户使用一套和批处理非常接近的 API 来编写流式计算应用,这样就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. Spark Streaming 使用离散化流( discretized stream)作为抽象表示, 叫作 DStream. DStream 是随时间推移而收到的数据的序列.在内部,每个时间区间收到