Spark 学习笔记之 Standalone与Yarn启动和运行时间测试

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面

Spark学习笔记之SparkRDD 一.   基本概念 RDD(resilient distributed datasets)弹性分布式数据集. 来自于两方面 ①   内存集合和外部存储系统 ②   通过转换来自于其他RDD,如map,filter等 2.创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责. 3.转换操作(transformation operation):将一个RDD通过一定操作转换为另一个RDD. 4.控制操作(control o

一.概述 关于Spark是什么.为什么学习Spark等等,在这就不说了,直接看这个:http://spark.apache.org, 我就直接说一下Spark的一些优势: 1.快 与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上,基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.易用 Spark支持Java.Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用.而且Sp

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

概念: Spark是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. 支持用scala.java和Python等语言编写应用程序.相较于Hdoop,往往有更好的运行效率. Spark包括了Spark Core, Spark SQL, SparkStreaming,MLlib和Graphx等组件. Spark Core:内存计算框架 Spark SQL:及时查询 SparkStreaming:实时应用的处理 MLlib:机器学习 Graphx:图形处理 Spark运行模式: Local

1.首先在Hbase中建立一张表,名字为student 参考 Hbase学习笔记--基本CRUD操作 2.

Spark 阅读官方文档 Spark Quick Start Spark Programming Guide Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Cluster Mode Overview Spark Standalone Mode 重要的概念:resilient distributed dataset (RDD), a collection of elements partitioned across the nodes of the cluste

看了spark的原始论文和相关资料,对spark中的一些经常用到的术语学习了一下,记录下. 1,Application application(应用)其实就是用spark-submit提交到spark的程序.比方说spark examples中的计算pi的SparkPi.一个application通常包含三部分:从数据源(比方说HDFS)取数据形成RDD,通过RDD的transformation和action进行计算,将结果输出到console或者外部存储(比方说collect收集输出到cons

概述: Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是让数据分析更加快速. Spark非常小巧玲珑,由加州伯克利大学AMP实验室的小团队开发.使用的语言 是Scala,项目的core部分的代码只有63个Scala文件.(AMP实验室名字有点意思: Algorithm Machine People,算法.机器.人) Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同 之处,这些有用的不同之处使得Spark在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话 说,Spark