13、spark-submit



 



时间: 2024-10-17 16:00:12

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Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论(全文)

最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1].想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业,估计不少人都在考虑各种"纷繁复杂"的大数据技术的适用性的问题.这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop.Spark.HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很"狭义"的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同). 我这几年实际研究和

hadoop、spark、hive、solr、es与YDB在车辆即席分析上的对比分析

自2012年以来,公安部交通管理局在全国范围内推广了机动车缉查布控系统(简称卡口系统),通过整合共享各地车辆智能监测记录等信息资源,建立了横向联网.纵向贯通的全国机动车缉查布控系统,实现了大范围车辆缉查布控和预警拦截.车辆轨迹.交通流量分析研判.重点车辆布控.交通违法行为甄别查处及侦破涉车案件等应用.在侦破肇事逃逸案件.查处涉车违法行为.治安防控以及反恐维稳等方面发挥着重要作用. 随着联网单位和接入卡口的不断增加,各省市区部署的机动车缉查布控系统积聚了海量的过车数据.截至目前,全国32个省(区.

“大数据讲师”、“Hadoop讲师”、“Spark讲师”、“云计算讲师”、“Android讲师”

王家林简介 Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.Android等方面有丰富的源码.实务和性能优化经验.彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码,并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究. Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一: Android架构师.高

Interlij 13编译Spark程序生成jar包

1.创建项目sp create new project->scala->NOT SBT->next->设置项目名称'sp' 2.导入相关jar包 File->Project Structure->Libraries->点绿色'+'->java->找到spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar->OK 按照类似的方法导入scala-compiler.jar,  scala-library.jar, scala-refl

Spark submit依赖包管理!

Spark submit依赖包管理! 使用spark-submit时,应用程序的jar包以及通过-jars选项包含的任意jar文件都会被自动传到集群中. spark-submit --class   --master  --jars  Spark使用了下面的URL格式允许不同的jar包分发策略. 1.文件file方式: 绝对路径且file:/URIs是作为driver的HTTP文件服务器,且每个executor会从driver的HTTP服务器拉取文件: 2.hdfs方式: http:,https

(升级版)Spark从入门到精通(Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端)

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

【转】ASCII码对应表chr(9)、chr(10)、chr(13)、chr(32)、chr(34)、chr(39)

chr(9) tab空格       chr(10) 换行      chr(13) 回车        Chr(13)&chr(10) 回车换行       chr(32) 空格符       chr(34) 双引号       chr(39) 单引号 chr(33) !        chr(34) "        chr(35) #        chr(36) $        chr(37) %        chr(38) &        chr(39) '   

【ThinkingInC++】13、输出移位运算符的操作

头文件 /** * 功能:输出移位运算符的操作 * 时间:2014年8月12日20:01:32 * 作者:cutter_point */ #ifndef PRINTBINARY_H_INCLUDED #define PRINTBINARY_H_INCLUDED #include<iostream> using namespace std; void printBinary(const unsigned char val) { for(int i=7 ; i != -1 ; --i) { if(

SQL数据分析概览——Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto+druid

转自infoQ! 根据 O'Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为"Watson SQL&q

[大数据性能调优] 第一章:性能调优的本质、Spark资源使用原理和调优要点分析

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让直式进入性能调优都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在资