spark-shell问题

3.1 使用Spark Shell编写程序 要学习Spark程序开发,建议首先通过spark-shell交互式学习,加深对Spark程序开发的理解.spark-shell提供了一种学习API的简单方式,以及一个能够交互式分析数据的强大工具,在Scala语言环境下(Scala运行于Java虚拟机,因此能有效使用现有的Java库)或Python语言环境下均可使用.3.1.1 启动Spark Shell 在spark-shell中,已经创建了一个名为sc的SparkContext对象,如在4个CPU核

终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口. 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算.这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境. 先来粗略的

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在Spark

spark快的原因1.内存计算 2.DAG spark shell已经初始化好了SparkContext,直接用sc调用即可 lineage 血统 RDD wide and narrow dependencies 窄依赖每个 RDD partition最多被一个子RDD partirion依赖 /sbin(system binary)放的都是涉及系统管理的命令.有些系统里面,普通用户没有执行这些命令的权限.有些系统里面,普通用户的PATH不包括/sbin data.cache  数据放到内存中

       自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问

Preface 前 言 Spark诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室.随着大数据技术在互联网.金融等领域的突破式进展,Spark在近些年得到更为广泛的应用.这是一个核心贡献者超过一半为华人的大数据平台开源项目,且正处于飞速发展.快速成熟的阶段. 为什么写这本书 Spark已经成为大数据计算.分析领域新的热点和发展方向.相对于Hadoop传统的MapReduce计算模型,Spark提供更为高效的计算框架以及更为丰富的功能,因此在大数据生产应用领域中不断攻城略地,势如破竹. 与企业不断涌现的对

Spark独立模式 Spark除了可以在Mesos和YARN集群上运行之外,还支持一种简单的独立部署模式.独立部署模式下,你既可以手工启动(手动运行master和workers),也可以利用我们提供的启动脚本(launch scripts).同时,独立部署模式下,你可以在单机上运行这些程序,以方便测试. Spark集群独立安装 要独立安装Spark,你只需要将编译好的Spark包复制到集群中每一个节点上即可.你可以下载一个编译好的Spark版本,也可以在这里自己编译一个版本(build it y

大数据技术丛书 深入理解Spark:核心思想与源码分析 耿嘉安 著 图书在版编目(CIP)数据 深入理解Spark:核心思想与源码分析/耿嘉安著. -北京:机械工业出版社,2015.12 (大数据技术丛书) ISBN 978-7-111-52234-8 I. 深- II.耿- III.数据处理软件 IV. TP274 中国版本图书馆CIP数据核字(2015)第280808号 深入理解Spark:核心思想与源码分析 出版发行:机械工业出版社(北京市西城区百万庄大街22号 邮政编码:100037)

文章讲的是用Apache Spark进行大数据处理-入门篇,Apache Spark 是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架.最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一. 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势. 首先,Spark为我们提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求. Sp