【Spark】概述

1.spark概述 1.什么是spark 基于内存的计算引擎,它的计算速度非常快.但是spark仅仅只涉及到数据的计算,没有涉及到数据的存储. 2.为什么学习spark 比mapreduce计算速度快很多. 3.spark特点 1.速度快 比mapreduce在内存中快100x,在磁盘中快10x 1.由于mapreduce每次job的中间结果数据都会落地到磁盘中,而spark每次中间结果数据可以不落地(可以保存在内存中) 2.mapreduce任务对应都会产生一些map任务和reduce任务,这

Spark概述 什么是Spark (官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基

1.概述 Spark起源于加州大学伯克利分校RAD实验室,起初旨在解决MapReduce在迭代计算和交互计算中的效率低下问题.目前Spark已经发展成集离线计算,交互式计算,流计算,图计算,机器学习等模块于一体的通用大数据解决方案. 2.Spark组件 Spark Core Spark Core 实现了 Spark 的基本功能,包含任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统 交互等模块. Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset

Spark入门 一. 学习目标 目标1:熟悉Spark相关概念 目标2:搭建一个Spark集群 二. Spark概述 2.1什么是Spark(官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Str

Spark入门 一. 课程目标 目标1:熟悉Spark相关概念 目标2:搭建一个Spark集群 目标3:编写简单的Spark应用程序 二. Spark概述 2.1什么是Spark(官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包

Apache Spark 是一个快速的.多用途的集群计算系统.在 Java,Scala,Python 和 R 语言以及一个支持常见的图计算的经过优化的引擎中提供了高级 API.它还支持一组丰富的高级工具,包括用于 SQL 和结构化数据处理的 Spark SQL,用于机器学习的 MLlib,用于图形处理的 GraphX 以及 Spark Streaming. 下载 从该项目官网的 下载页面 获取 Spark,该文档用于 Spark 2.0.2 版本.Spark 使用了用于 HDFS 和 YRAN

概述 spark 是一个快速的通用集群计算系统.它提供了丰富的高水平的api供java,scala和python调用. 安装 到官网下载最新版本spark-1.3.1 http://spark.apache.org/downloads.html,这里以这个版本的安装为列,下载后解压,进入到软件根目录,它有两种安装方式,一种通过mvn,另一种通过sbt,两种区别不到,以mvn安装为列说明,执行下面命令 build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2

1. Spark定义 构建与计算集群之上支持大数据集的快速的通用的处理引擎a)快速: DAG.Memoryb)通用:集成Spark SQL.Streaming.Graphic.R.Batch Processc)运行方式:StandAloneYARNMesosAWSd)数据来源:Hdfs Hbase Tachyon Cassandra Hiveand Any Hadoop Data Source2.Spark协议栈2.1 Hadoop生态系统 2.2 Spark协议栈 2.3 Spark VS M

1.spark是一个apache开源项目 2.spark可以提升程序运行速度,spark在100TB数据比赛中战胜hadoop,并且只使用了十分之一的机器. 3.spark提供了java,scala和python语言api支持 4.spark可以与hadoop生态系统和数据源很好的集成. 5.spark可以运行在yarn和mesos管理的集群上. 6.spark核心由spark sql.spark streaming.mllib.graphX组成. 7.spark core是基本引擎,用于大规模

Spark全面精讲(基于Spark2版本+含Spark调优+超多案例) 课程观看地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/149 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com/ 课程分五个阶段,共115课时! 第一阶段 Spark内核深度剖析 第00节课-课程特色和学习方式 第一节课-Spark概述(四大特性) 第二节课-Spark入门 第三节课-什么是RDD? 第四节课-spark架构 第五节课-linux环境准备(虚拟机,linux)