Spark Context

原因: 使用root用户运行spark代码 解决方法:使用非管理员账户运行spark即可 [[email protected] bin]$ ./add-user.sh What type of user do you wish to add? a) Management User (mgmt-users.properties) b) Application User (application-users.properties) (a): b Enter the details of the ne

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

Spark简介 整体认识 Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架.最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一. Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位,如下图,对hadoop起到了补充作用: 基本概念 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 第一步分割任务.首先我们需要有一个fo

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用spark来把这些GPU都利用起来.听闻d

scala> val file = sc.textFile("hdfs://9.125.73.217:9000/user/hadoop/logs") scala> val count = file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey(_+_) scala> count.collect() 以Spark上经典的wordcount为例,验证sp

分布式计算,数据尽量在本地计算,减少网络I/O 如果操作之间相互关系不大,则尽量采用分布式计算. spark采用分布式计算中的master-slave模型,master对应含有master进程的节点,slave对应含有worker进程的节点.Client 负责提交应用,driver负责控制应用的执行. 基本组件 Cluster manager是master节点,控制整个集群 Worker: 计算节点 Driver: 运行application 的main函数 并创建 spark context

摘要:在第九期"七牛开发者最佳实践日"上,陈超就Spark整个生态圈进行了讲解,而刘奇则分享豌豆荚在Redis上的摸索和实践. 1月24日,一场基于Spark和Redis组成的分布式系统实践分享由Spark资深布道者陈超和豌豆荚资深系统架构师刘奇联手打造. 陈超:Spark Ecosystem & Internals 陈超(@CrazyJvm),Spark布道者 在分享中,陈超首先简短的介绍了Spark社区在2014年的发展:目前Spark的发布版本是1.2,整个2014年Sp

Spark job server是一个基于Spark的服务系统,提供了管理SparkJob,context,jar的RestFul接口. 专注标注原文链接 http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/6193375.html 使用说明 参考 http://debugo.com/spark-jobserver/ 原理介绍 服务端JobServer首先启动,它会启动一个名叫WebApi的HttpService服务,它提供下面这几个Routes val myRoutes

任务调度器的接口类.应用程序可以定制自己的调度器来执行.当前spark只实现了一个任务调度器TaskSchedulerImpl ===================task scheduler begin==================== -> TaskSchedulerImpl::submitTasks(taskSet: TaskSet)  处理接受task,它做了同步操作. -> new TaskSetManager(this, taskSet, maxTaskFailures)