Spark目录

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

转载自:http://smallx.me/2016/06/07/spark%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%80%BB%E7%BB%93/ 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val

一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop 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,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu14.04中配置Spark

1.简介 Spark 是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速,由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 开发,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.spark-sql还能提供比较完整的sql的功能,多表分析关联非常方便. 2.单机最简安装 从官网Spark上下载编译好的bin包(spark-1.3.0-bin-hadoop2.4.tgz). 解压安装 tar -zxvf spark-1.3.0-

#!/bin/bash # HOSTecho '10.211.55.101 spark01' >> /etc/hostsecho '10.211.55.102 spark02' >> /etc/hostsecho '10.211.55.103 spark03' >> /etc/hostsecho '10.211.55.101 linux01' >> /etc/hostsecho '10.211.55.102 linux02' >> /etc/ho

Spark HA需要先安装zookeeper,推荐稳定版zookeeper-3.4.6,具体安装如下: 1) 下载Zookeeper 进入http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/,你可以选择其他镜像网址去下载,用官网推荐的镜像:http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/ 下载zookeeper-3.4.6.tar.gz.  2) 安装Zookeeper 提示:下面的步骤发生在master服务器. 以u

本例记录spark源码编译的过程及问题 因为编译会有很多很多莫名其妙的错误,为了方便,使用hadoop的cdh版本,注意版本要和我的一致, 环境: maven3.0.5 scala2.10.4                                下载地址:http://www.scala-lang.org/download/all.html spark-1.3.0-src                        下载地址:http://spark.apache.org/downl

Spark提供了交互式shell,交互式shell让我们能够点对点(原文:ad hoc)数据分析.如果你已经使用过R,Python,或者Scala中的shell,或者操作系统shell(例如bash),又或者Windows的命令提示符界面,你将会对Spark的shell感到熟悉. 但实际上Spark shell与其它大部分shell都不一样,其它大部分shell让你通过单个机器上的磁盘或者内存操作数据,Spark shell让你可以操作分布在很多机器上的磁盘或者内存里的数据,而Spark负责在集