【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第一章 构建Spark集群（第五步）(11)

三,深入RDD RDD本身是一个抽象类,具有很多具体的实现子类: RDD都会基于Partition进行计算: 默认的Partitioner如下所示: 其中HashPartitioner的文档说明如下: 另外一种常用的Partitioner是RangePartitioner: RDD在持久化的需要考虑内存策略: Spark提供很多StorageLevel可供选择: 于此同时Spark提供了unpersistRDD: 对RDD本身还有一个非常重要的CheckPoint操作: 其中doCheckpoi

5,动手实战Scala中的apply方法和单例对象 新建一个类: 额外提一点,放在object对象中的方法都是静态方法,如下所示: 接下来看一下apply方法的使用: 上面代码总当我们使用"val a = ApplyTest()"的使用会导致apply方法的调用并返回该方法调用的值,也就是ApplyTest的实例化对象. Class中也可以由apply方法,其使用方法如下所示: 由于object中的方法和属性都是静态的,所以就是单例对象的理想载体,实例代码如下所示: 换言之,objec

结束historyserver例如,下面的命令可以看到: 第四步:验证Hadoop分布式集群 首先在hdfs文件系统上创建两个文件夹.创建步骤例如以下所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvd3d0dHoxOTc0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" > Hdfs中的/data/wordcount用来存放Hadoop自带

"决胜云计算大数据时代" Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第2期互动问答分享] Q1:新手学习spark如何入手才好? 先学习Scala的内容,强烈推荐<快学Scala>: 然后按照我们免费发布的"云计算分布式大数据Spark实战高手之路(共3本书)"循序渐进的学习即可,其中"云计算分布式大数据Spark实战高手之路---从零开始"涵盖了Spark1.0的所有主题:包括Spark集群的构建,Spark架构设计.Spark内核

Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第5期互动问答分享] Q1:spark怎样支持即席,应该不是spark sql吧,是hive on spark么? Spark1.0 以前支持即席查询的技术是Shark; Spark 1.0和 Spark 1.0.1支持的即席查询技术是Spark SQL; 尚未发布的Spark 1.1开始 Spark SQL是即席查询的核心,我们期待Hive on Spark也能够支持即席查询: Q2:现在spark 1.0.0版本是支持hive on spark么,它

"决胜云计算大数据时代" Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第15期互动问答分享] Q1:AppClient和worker.master之间的关系是什么? :AppClient是在StandAlone模式下SparkContext.runJob的时候在Client机器上应       用程序的代表,要完成程序的registerApplication等功能: 当程序完成注册后Master会通过Akka发送消息给客户端来启动Driver: 在Driver中管理Task和控制Work

"决胜云计算大数据时代" Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第10期互动问答分享] Q1:Spark on Yarn的运行方式是什么? Spark on Yarn的运行方式有两种:Client和Cluster模式 Client模式如下所示: Cluster模式如下所示: Q2:Yarn的框架内部是如何实现的? Yarn是一个框架,内部实现好了RM和NM: 公开课: 上海:9月26-28日,<决胜大数据时代:Hadoop.Yarn.Spark企业级最佳实践> 北京:

"决胜云计算大数据时代" Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第17期互动问答分享] Q1:为了加快spark shuffle 的执行速度是否可以把spark_local_dirs 指向一块固态硬盘上面,这样做是否有效果. 可以把spark_local_dirs指向一块固态硬盘上面,这样会非常有效的提升Spark执行速度: 同时想更快的提升Spark运行速度的话可以指定多个Shuffle输出的目录,让Shuffle并行读写磁盘: Q2:solidation=true只是在同一机器

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第13期互动问答分享] Q1:tachyon+spark框架现在有很多大公司在使用吧? Yahoo!已经在长期大规模使用: 国内也有公司在使用: Q2:impala和spark sql如何选择呢? Impala已经被官方宣布“安乐死”,被官方温柔的放弃: Spark SQL是Spark的核心子框架,同时能够和图计算.机器学习框架无缝集成,强烈推荐使用! Q3:如果有程序采用流式不停往tachyon集群写数据,但tachyon内存