Spark官方文档翻译(一)~Overview

Spark官方文档翻译,有问题请及时指正,谢谢。

Overview页

http://spark.apache.org/docs/latest/index.html

Spark概述

Apache Spark 是一个快速的,分布式集群计算系统.它提供了高等级的针对 Java, Scala, Python and R的API接口, 他还是一个优秀的图处理引擎. 它还支持一套高级的工具集: Spark SQL,Sql和结构化数据处理;

MLlib ,机器学习; GraphX ,图处理; 还有 Spark Streaming.

下载

可以去网站下载页(http://spark.apache.org/downloads.html)下载。文档的版本是2.3.1.Spark 使用了Hadoop的客户端库来访问HDFS和YARN。下载会预先打包一个最新的Hadoop版本。用户可以下载Hadoop包然后通过Spark的环境变量使用Hadoop的各种版本。Scala和Java的用户可以用Maven集成。以后Python的用户可以用Pypi安装。

想自己编译去这页看看(http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html)

Spark 可以运行在Windows 和 UNIX(比如Linux, Mac OS)系统。单机安装很简单,装java,配置JAVA_HOME环境变量。

Spark 运行在Java 8+, Python 2.7+/3.4+ ,R 3.1+.Scala 的API使用Scala 2.11。你需要使用Scala 的版本(2.11.x)来兼容。

Spark 2.2.0以后就不支持Java 7, Python 2.6和 Hadoop 2.6.5以前的版本了。

2.3.0以后就不支持Scala 2.10了。

运行例子和Shell

Spark 提供了几个简单的小程序。 Scala, Java, Python 、R的例子在examples/src/main文件夹下。运行java或scala简单程序,在高一级目录执行 bin/run-example <class> [params] (更相信的spark提交指令访问http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html),比如:

./bin/run-example SparkPi 10


你也可以用Scala shell与spark交互,这样是学习框架最好的方式。
./bin/spark-shell --master local[2]
--master 这个设置可以查看http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#master-urls
local是一个线程  local[N]是多个线程  可以用local作为测试   获得全部设置用 --help


Spark也提供了python api   用python解释器与spark进行交互 bin/pyspark
./bin/pyspark --master local[2]

例子也有:
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10



1.4以后也提供了R api
./bin/sparkR --master local[2]
例子:./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R
集群启动
Spark集群模式可以在这查看 http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
Spark 可以独立运行 ,也可以几个存在的管理者协作运行,现在提供了这几种部署方式:
可以查阅什么呢(官网菜单翻译)

Programming Guides:编程指南

API Docs:

Deployment Guides:部署指南

Other Documents:其他文档

External Resources:外部资源

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券