Apache Spark开发介绍

Apache Spark 1.6公布 CSDN大数据 | 2016-01-06 17:34 今天我们很高兴可以公布Apache Spark 1.6,通过该版本号,Spark在社区开发中达到一个重要的里程碑:Spark源代码贡献者的数据已经超过1000人,而在2014年年末时人数仅仅有500. 那么,Spark 1.6有什么新特性呢?Spark 1.6有逾千个补丁. 在本博文中,我们将重点突出三个基本的开发主题:性能提升.新的DataSet API和数据科学函数的扩展. 性能提升 依据我们2015

为了继续实现 Spark 更快,更轻松,更智能的目标,Spark 2 3 在许多模块都做了重要的更新,比如 Structured Streaming 引入了低延迟的连续处理(continuous processing):支持 stream-to-stream joins: 为了继续实现 Spark 更快,更轻松,更智能的目标,Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新,比如 Structured Streaming 引入了低延迟的连续处理(continuous processing):支持

1)准备工作 1)  安装JDK 6或者JDK 7      或者JDK8  mac 的  参看http://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/install/mac_jdk.html 2)  安装scala 2.10.x (注意版本)   参看  http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/6546514.html 2)下载Intellij IDEA最新版(本文以IntelliJ IDEA Community

Apache Spark社区2015年9月9日发布了1.5版本,该版本由230+开发人员和80+机构参与,修复了1400多个补丁,该版本可以通过 http://spark.apache.org/downloads.html进行下载.Spark1.5中最主要的修改内容是为了提升Spark性能.可用性和操作稳定性,特别在该版本中引入了Project Tungsten(钨丝项目),该项目通过对几个底层框架构建的优化进一步Spark性能.另外在该版本中添加了Streaming组件.机器学习算法和新的Sp

目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上,这样可以与其他计算框架,比如MapReduce,公用一个集群资源,最大的好处是降低运维成本和提高资源利用率(资源按需分配).本文将介绍这三种部署方式,并比

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 "Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

本文编译自一篇msdn magazine的文章,原文标题和链接为: Test Run - Introduction to Spark for .NET Developers https://msdn.microsoft.com/magazine/mt595756 本文介绍了在windows环境中运行和配置Apache Spark™,并使用scala进行几个示例的运行,可以通过本文了解 Apache Spark™的基本概念. 需要说明的是,同另外一篇for .NET Developers文章不同,

Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,细致入微2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧,并给出一个合理的阅读顺序3.始终抓住资源分配.消息传递.容错处理等基本问题,抽丝拨茧4.一步步寻找答案,所有问题迎刃而解,使读者知其然更知其所以然 内容简介 书籍计算机书籍 <Apache Spark源码剖析>以Spark