原文:Spark Standalone Mode 單機啟動Spark -- 分布式計算系統spark學習(一)

spark是個啥 Spark是一個通用的並行計算框架,由UCBerkeley的AMP實驗室開發。 Spark和Hadoop有什么不同呢 Spark是基於map reduce算法實現的分布式計算,擁有Hadoop MapReduce所具有的優點 但不同於MapReduce的是Job中間輸出和結果可以保存在內存中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的ma ...

2015-03-20 11:21 0 27132 推薦指數:

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spark運行在mesos上 -- 分布式計算系統spark學習(五)

mesos集群部署參見上篇。 運行在mesos上面和 spark standalone模式的區別是: 1)stand alone 需要自己啟動spark master 需要自己啟動spark slaver(即工作的worker) 2)運行在mesos 啟動mesos master ...

Fri Nov 06 00:00:00 CST 2015 2 5765
提交任務到spark master -- 分布式計算系統spark學習(四)

部署暫時先用默認配置,我們來看看如何提交計算程序到spark上面。 拿官方的Python的測試程序搞一下。 執行結果如下: 這里我起了兩個worker,但是只是從運行日志看,沒有看到分布式的影子。 強制加上 --deploy-mode cluster ...

Thu Mar 26 02:12:00 CST 2015 0 9864
分布式計算框架Spark

Apache Spark是一個開源分布式運算框架,最初是由加州大學柏克萊分校AMPLab所開發。 Hadoop MapReduce的每一步完成必須將數據序列化寫到分布式文件系統導致效率大幅降低。Spark盡可能地在內存上存儲中間結果, 極大地提高了計算速度。 MapReduce是一路計算的優秀 ...

Sun Feb 12 18:22:00 CST 2017 0 7579
分布式計算框架——Spark

產生的背景 1)MapReduce有較大的局限性 僅支持Map、Reduce兩種語義操作 執行效率低,時間開銷大 主要用於大規模離線批處理 不適合迭代計算、交互計算、實時流處理等場景 2)計算框架種類多,選型難,學習成本高 批處理:MapReduce 流處理:Storm、Flink 交互計算 ...

Thu May 07 15:46:00 CST 2020 0 666
Spark學習之路 (二十八)分布式計算系統

一、引言   在了解GraphX之前,需要先了解關於通用的分布式計算框架的兩個常見問題:圖存儲模式和圖計算模式。 二、圖存儲模式   巨型圖的存儲總體上有邊分割和點分割兩種存儲方式。2013年,GraphLab2.0將其存儲方式由邊分割變為點分割,在性能上取得重大提升,目前基本上被業界廣泛 ...

Thu May 17 03:37:00 CST 2018 0 4438
如何在spark中讀寫cassandra數據 ---- 分布式計算框架spark學習之六

由於預處理的數據都存儲在cassandra里面,所以想要用spark進行數據分析的話,需要讀取cassandra數據,並把分析結果也一並存回到cassandra;因此需要研究一下spark如何讀寫cassandra。 話說這個單詞敲起來好累,說是spark,其實就是看你開發語言是否有對應 ...

Thu Nov 26 20:39:00 CST 2015 0 6793
從Storm和Spark 學習流式實時分布式計算的設計

轉自:http://www.dataguru.cn/thread-341168-1-1.html     流式實時分布式計算系統在互聯網公司占有舉足輕重的地位,尤其在在線和近線的海量數據處理上。而處理這些海量數據的,就是實時流式計算系統Spark是實時計算系統,支持流式計算,批處理和實時查詢 ...

Sun Jan 17 06:53:00 CST 2016 0 2961
 
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