【Spark学习】Apache Spark监控与测量

[时间]2014年11月18日 [平台]Centos 6.5 [工具]scp [软件]jdk-7u67-linux-x64.rpm spark-worker-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.noarch.rpm spark-core-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.noarch.rpm spark-history-server-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.

Spark安装 spark运行环境 spark是Scala写的,运行在jvm上,运行环境为java7+ 如果使用Python的API ,需要使用Python2.6+或者Python3.4+ Spark1.6.2  -  Scala 2.10    Spark 2.0.0  -  Scala  2.11 Spark下载 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 搭建spark,不需要Hadoop,如有Hadoop集群,可下载对应版本解压 Spark目录

一.官网介绍 1.什么是Spark 官网地址:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型.高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理.spark的一个主要特点是能够在内存中进

目录 SparkStreaming相关概念 概述 SparkStreaming的基本数据抽象DStream 处理模式 操作流程中细节 StreamingContext StreamingContext对象的创建 StreamingContext主要用法 输入源 DStream两种转化 无状态转化操作 有状态转化操作 输出操作 实践(最简单的wordCount) 创建StreamingContext对象 创建DStream对象 对DStream对象操纵 SparkStreaming相关概念 概述

许多应用需要即时处理收到的数据,例如用来实时追踪页面访问统计的应用.训练机器学习模型的应用, 还有自动检测异常的应用.Spark Streaming 是 Spark 为这些应用而设计的模型.它允许用户使用一套和批处理非常接近的 API 来编写流式计算应用,这样就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. Spark Streaming 使用离散化流( discretized stream)作为抽象表示, 叫作 DStream. DStream 是随时间推移而收到的数据的序列.在内部,每个时间区间收到

http://spark.apache.org/docs/1.2.1/streaming-programming-guide.html 在SparkStreaming中如何对数据进行分片 Level of Parallelism in Data Processing Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not

安装spark包 1 1.将spark-1.3.0-bin-hadoop2.4.tgz使用WinSCP上传到/usr/local目录下. 2 2.解压缩spark包:tar zxvf spark-1.3.0-bin-hadoop2.4.tgz. 3 3.更改spark目录名:mv spark-1.3.0-bin-hadoop2.4 spark 4 4.设置spark环境变量 5 vi .bashrc 6 export SPARK_HOME=/usr/local/spark 7 export PA

数据获得的方式多种多样,常用的公开数据集包括: 1.UCL机器学习知识库:包括近300个不同大小和类型的数据集,可用于分类.回归.聚类和推荐系统任务.数据集列表位于:http://archive.ics.uci.edu/ml/ 2.Amazon AWS公开数据集:包含的通常是大型数据集,可通过Amazon S3访问.这些数据集包括人类基因组项目.Common Crawl网页语料库.维基百科数据和Google Books Ngrams.相关信息可参见:http://aws.amazon.com/p

本文参考 在阅读了<Spark快速大数据分析>动物书后,大概了解到了spark常用的api,不过书中并没有给予所有api详细的案例,而且现在spark的最新版本已经上升到了2.4.5,动物书中的spark版本还停留在1.2.0版本,所以就有了这篇文章,在最新的2.4.5版本下测试常用的api 由于spark的惰性计算特性,RDD只有在第一次行动操作中被用到时才会真正进行计算,因此我打算将文章内容分为"转化操作API"和"行动操作API"两部分,同时因为p

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的