spark平台基本组成(spark安装详细教程)

spark平台基本组成(spark安装详细教程)

问题导读1.spark有哪些使用场景?2.spark有包含哪些组件?3.spark在哪些厂商已经应用?4.spark如何实现地震检测?

Apache Spark是一个用于实时处理的开源集群计算框架。 它是Apache软件基金会中最成功的项目。 Spark已成为大数据处理市场的领导者。 今天,Spark被亚马逊,eBay和雅虎等主要厂商采用。 许多组织在具有数千个节点的集群上运行Spark。 这篇文章所讲内容包括Spark Streaming,Spark Interview Questions,Spark MLlib等。在实时数据分析方面,Spark在所有其他解决方案中脱颖而出。 通过这篇文章将向大家介绍使用Spark进行地震检测。以下是此Spark教程中涵盖的主题:

实时分析

有了Hadoop,为什么使用spark

什么是spark

Apache Spark的功能

spark实践及概念、组件介绍

使用基于Hadoop的Spark

Spark 组件

使用案例:使用Spark进行地震检测

1.实时分析在我们开始之前,让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。

图:每分钟生成的数据量我们可以看到,互联网世界需要在几秒钟内处理大量数据。 正如我们所看到的,网络有大量的数据需要在几秒钟内处理。我们将通过处理企业中的大数据的阶段,发现需要一个实时处理框架,那就是Apache Skar的实时处理框架,解决了此问题。首先,首先,让向大家介绍当今世界使用实时分析的几个大领域。

在这里,我们可以得出Hadoop和Spark之间的一个关键区别。 Hadoop基于大数据的批处理。 这意味着数据会在一段时间内存储,然后使用Hadoop进行处理。 在Spark中,处理可以实时进行。 Spark中的这种实时处理能力帮助我们解决了上一节中的实时分析问题。 除此之外,Spark还能够比Hadoop MapReduce( Hadoop处理框架)快100倍地进行批处理。 因此,Apache Spark是业界大数据处理的首选工具。3.什么是sparkApache Spark是一个用于实时处理的开源集群计算框架。 它拥有蓬勃发展的开源社区,是目前最活跃的Apache项目。 Spark提供了完整编程的接口,具有数据并行性和容错性。

图:Spark教程 – Apache Spark中的实时处理它建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算。4.Apache Spark的功能spark有以下功能

图:Spark教程 – Spark功能详细内容如下:支持多种语言Spark提供Java,Scala,Python和R中的高级API .Spark代码可以用任何这些语言编写。 它在Scala和Python中提供了一个shell。 可以通过./bin/spark-shell和Python shell通过./bin/pyspark从已安装的目录访问Scala shell。

相关资料推荐使用Java编写并运行Spark应用程序http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=10791Spark开发语言Scala语言http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=6771Spark python 开发者 —Spark流式数据处理http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=18866速度Spark的运行速度比Hadoop MapReduce快100倍,适用于大规模数据处理。 Spark能够通过分区实现此速度。 它使用分区管理数据,这些分区有助于以最小的网络流量并行化处理分布式数据。

多种格式Spark支持多种数据源,如Parquet,JSON,Hive和Cassandra,CSV和RDBMS表,还包括通常的格式,如文本文件、CSV和RDBMS表。 Data Source API提供了一种可插拔的机制,用于通过Spark SQL获取结构化数据。

延后计算Apache Spark延迟是绝对必要的。 这是影响其速度的关键因素之一。对于转换(transformations),Spark将它们添加到DAG(有向无环图)的计算中,并且只有当驱动程序请求一些数据时,这个DAG才会实际执行。

实时计算Spark的计算是实时的,并且由于其内存计算具有低延迟。 Spark专为大规模可扩展性设计,Spark团队已经记录了运行具有数千个节点的生产集群的用户,并支持多种计算模型。

整合HadoopApache Spark提供与Hadoop的平滑兼容性。 这对所有从事Hadoop大数据工程师来说都是一个福音。 Spark是Hadoop的MapReduce的潜在替代品,而Spark能够使用YARN在现有的Hadoop集群上运行资源调度。

资料推荐如何查看spark与hadoop、kafka、Scala、flume、hive等兼容版本【适用于任何版本】http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=23252机器学习Spark的MLlib是机器学习组件,在大数据处理方面很方便。 它消除了使用多种工具的需求,一种用于处理,一种用于机器学习。 Spark为数据工程师和数据科学家提供了一个功能强大,统一的引擎,既快速又易于使用。

其它资料推荐:SPARK MLLIB机器学习http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=247005.spark实践及概念、组件介绍开始使用Spark的第一步是安装。 让我们在Linux系统上安装Apache Spark 2.1.0(我使用的是Ubuntu)。安装1.安装Spark的先决条件是安装Java和Scala。2.如果未使用以下命令安装Java,请下载Java。

[Bash shell]纯文本查看复制代码

?

1

发表评论

登录后才能评论