Spark Shell

第一次看到Spark崩溃 Spark Shell内存OOM的现象 要搞Spark图计算,所以用了Google的web-Google.txt,大小71.8MB. 以命令: val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc,"hdfs://192.168.0.10:9000/input/graph/web-Google.txt") 建立图的时候,运算了半天后直接退回了控制台. 界面xian scala> val graph = GraphLoader.e

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")

0. 说明 在 Spark Shell 实现 Word Count RDD (Resilient Distributed dataset), 弹性分布式数据集. 1. 实现 1.1 分步实现 # step 1 加载文档 val rdd1 = sc.textFile("file:///home/centos/wc1.txt") # step 2 压扁 val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{line.split(" ")}) # step

scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/README.md") scala> val topWord = textFile.flatMap(_.split(" ")).filter(!_.isEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_).map{case (word,count) =>(count,word)}.sor

Spark是一个分布式内存计算框架,可部署在YARN或者MESOS管理的分布式系统中(Fully Distributed),也可以以Pseudo Distributed方式部署在单个机器上面,还可以以Standalone方式部署在单个机器上面.运行Spark的方式有interactive和submit方式.本文中所有的操作都是以interactive方式操作以Standalone方式部署的Spark.具体的部署方式,请参考Hadoop Ecosystem. HDFS是一个分布式的文件管理系统,其

1.安装完spark,进入spark中bin目录: bin/spark-shell scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/README.md") scala> textFile.flatMap(_.split(" ")).filter(!_.isEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect().

./bin/spark-shell --master spark://MASTER:PORT 启动 集群模式: MASTER=spark://`hostname`:7077 bin/spark-shell bin/spark-shell --master spark://es122:7077 单机模式: bin/spark-shell local[4] 加载一个text文件 Spark context available as sc. 连接到Spark的master之后,若集群中没有分布式文件系

TaskSchedulerBackend与SchedulerBackend FIFO与FAIR两种调度模式 Task数据本地性资源的分配 一.TaskScheduler运行过程(Spark-shell角度) 1.启动Spark-shell 当我们spark-shell本身的时候命令终端返回来的主要是ClientEndpoint和SparkDeploySchedulerBakcend.这是因为此时还没有任何应用程序Job的触发,这是启动Application本身而已,所以主要就是实例化SparkC

</pre></h2><div><p>本节课内容:</p><p>1.     TaskSchedulerBackend与SchedulerBackend</p><p>2.     FIFO与FAIR两种调度模式</p><p>3.     Task数据本地性资源的分配</p></div><h3>一.Scheduler运行过程(Spark-shell角度)