为啥要用 Spark?
快!基于内存
易用!Scala, Java, Python 都支持,还有交互式的 Python 和 Scala 的 shell,可以快速进行原型开发
通用!批处理、交互查询、流处理、机器学习、图计算,样样精通
兼容!可以使用各种现有的技术作为底层,也可以自己独立运行
Spark 生态系统有哪些组件?
Spark SQL: 类似 Hive,支持在不同 RDD 上进行类似 SQL 的 *** 作
Spark Streaming: 对于流数据进行处理
MLlib: 机器学习库
GraphX: 图并行框架
RDD 是什么?
在 Spark 框架中,最重要的是一类新的数据抽象,叫做 Resilient Distributed Dataset - RDD。RDD 是分布式存储在集群中的内存对象,按照值的范围或者哈希结果进行划分。与此同时 RDD 会记录关于数据进行的各种 *** 作(每次 *** 作都会生成新的 RDD),这样即使节点挂掉,也能够根据之前的 *** 作日志重新得到损失的 RDD
RDD 支持2种 *** 作:
转换(transformation):从现有的数据集创建一个新的数据集
动作(actions):在数据集上运行计算后,返回一个值给驱动程序
2、实战java开发spark程序
https://my.oschina.net/csmw00/blog/672869
3、spark集群环境搭建
http://nekomiao.me/2016/12/05/spark-install-distributed/
spark-submit只是一个帮你设置classpath的脚本。你的代码还是在JVM里面执行,你写了什么代码,JVM就跑什么。你需要用Spark的API才能在Sparkcluster上并行执行。我们首先提出这样一个简单的需求: 现在要分析某网站的访问日志信息,统计来自不同IP的用户访问的次数,从而通过Geo信息来获得来访用户所在国家地区分布状况。这里我拿我网站的日志记录行示例欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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