Spark Standalone Mode 单机启动Spark -- 分布式计算系统spark学习(一)
spark是个啥？ Spark是一个通用的并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。 Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce ...
原文：让spark运行在mesos上 -- 分布式计算系统spark学习(五)
mesos集群部署参见上篇。 运行在mesos上面和 spark standalone模式的区别是： stand alone 需要自己启动spark master 需要自己启动spark slaver 即工作的worker 运行在mesos 启动mesos master 启动mesos slaver 启动spark的. sbin start mesos dispatcher.sh m mesos: ...
2015-11-05 16:00 2 5765 推荐指数：
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提交任务到spark master -- 分布式计算系统spark学习(四)
部署暂时先用默认配置，我们来看看如何提交计算程序到spark上面。 拿官方的Python的测试程序搞一下。 执行结果如下： 这里我起了两个worker，但是只是从运行日志看，没有看到分布式的影子。 强制加上 --deploy-mode cluster ...
Spark Standalone Mode 多机启动 -- 分布式计算系统spark学习(二)（更新一键启动slavers）
捣鼓了一下，先来个手动挡吧。自动挡要设置ssh无密码登陆啥的，后面开搞。 一、手动多台机链接master 手动链接master其实上篇已经用过。 这里有两台机器： 10.60.215.41 启动master、worker1、application(spark shell ...
分布式计算框架Spark
Apache Spark是一个开源分布式运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。 Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低。Spark尽可能地在内存上存储中间结果， 极大地提高了计算速度。 MapReduce是一路计算的优秀 ...
分布式计算框架——Spark
产生的背景 1）MapReduce有较大的局限性 仅支持Map、Reduce两种语义操作 执行效率低，时间开销大 主要用于大规模离线批处理 不适合迭代计算、交互式计算、实时流处理等场景 2）计算框架种类多，选型难，学习成本高 批处理：MapReduce 流处理：Storm、Flink 交互式计算 ...
Spark学习之路 （二十八）分布式图计算系统
一、引言 在了解GraphX之前，需要先了解关于通用的分布式图计算框架的两个常见问题：图存储模式和图计算模式。 二、图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式。2013年，GraphLab2.0将其存储方式由边分割变为点分割，在性能上取得重大提升，目前基本上被业界广泛 ...
如何在spark中读写cassandra数据 ---- 分布式计算框架spark学习之六
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从Storm和Spark 学习流式实时分布式计算的设计
转自：http://www.dataguru.cn/thread-341168-1-1.html 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。而处理这些海量数据的，就是实时流式计算系统。Spark是实时计算的系统，支持流式计算，批处理和实时查询 ...