【Spark学习】使用Maven创建Spark

不多说,直接上干货! http://mvnrepository.com/ 这里,怎么创建,见 这里, 我重点说下spark项目,因为,对于hadoop这样的,我已经写了大量博客了. 比如,我目前用得较多的spark-mllib. 这里spark-mllib_2.10 就是你的scala版本是2.10.X系列.比如我一般是使用scala-2.10.4. 这里spark-mllib_2.11 就是你的scala版本是2.11.X系列. 同时,大家要养成规范,http://mvnrepository.

Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展计算能力.Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja

1.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实例. Sparkconf实例包含用户要重载的配置选项的键值对.调用set()方法来添加配置项的设置,然后把这个对象传给SparkContext的构造方法. 调用setAppName()和setMaster()来分别设置spark.app

1. 官网下载源码 source code,地址: http://spark.apache.org/downloads.html 2. 使用maven编译: 注意在编译之前,需要设置java堆大小以及永久代大小,避免mvn出现内存溢出的情况. windows下设置:%MAVEN_HOME%\bin\mvn.cmd,将其中的 @REM set MAVEN_OPTS=-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=80

MONGODB SPARK CONNECTOR 测试数据量: 测试结果: 116万数据通过4个表的join,从SQL Server查出,耗时1分多.MongoSparkConnector插入平均耗时:3分30秒. 总计耗时4分半-5分钟.

MapReduce与spark MapReduce:   操作单一,只有map,reduce                                                                                                                spark:提供多种操作:过滤,分组,排序....         (一)spark生态环境: Mesos和YARN都是资源调度管理器 HDFS:分布式系统存储组件 S3:亚马逊提供的

1.使用的是Spark-shell和Scala语言,同样需要把文件放在Hadoop文件系统中 启动Spark-shell val rawData = sc.textFile("/user/common/ml-100k/u.data") rawData.first() #输出 res1: String = 196 242 3 881250949

Spark学习四:网站日志分析案例 标签(空格分隔): Spark Spark学习四网站日志分析案例 一创建maven工程 二创建模板 三日志分析案例 一,创建maven工程 1,执行maven命令创建工程 mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.scala-tools.archetypes -DarchetypeArtifactId=scala-archetype-simple -DremoteRepositories=http://scal

Spark学习: 简述总结 Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口. Spark学习 简述总结 引言 1 Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 系统架构 1 spark 运行原理 RDD 初识 shuffle 和 stage 性能优化 1 缓存机制和 cache 的意义 2 shuffle 的优化 3 资源参数调优 4 小结 本地搭建 Spark 开发环境 1 Spark-Scal