比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因： 如果集群中也配置HADOOP_HOME，那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件，当你执行这两个文件，系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了，当然，不修改的话，你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件，这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。
4、设置 join 或aggregate洗牌（shuffle）数据时使用的分区数
Spark是基于内存的计算框架，性能要优于Mapreduce，可以实现hadoop生态圈中的多个组件，是一个非常优秀的大数据框架，是Apache的顶级项目。One stack rule them all 霸气。
一. 集群规划 node01为master节点,node02,node03为worker节点
在Apache Spark中，我们可以使用sc.addFile函数来上传文件。 文件上传后，我们可以在Worker的工作节点中通过SparkFiles.get函数获取上次文件后的文件路径。
不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。
不同于 MapReduce 将中间计算结果放入磁盘中，Spark 采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘 IO，并通过并行计算 DAG 图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快 100 倍。
今天分享一篇从0到1搭建Spark集群的步骤，企业中大家亦可以参照次集群搭建自己的Spark集群。
上次给大家讲了Spark local模式的启动安装和使用，现在给大家分享一下Standalone模式下的使用和安装。这个讲完以后，还有yarn和mesos下集群的安装和使用。 Spark on local Cluster伪分布式 即Spark Standalone模式。此时Spark会使用Standalone的集群管理器(Cluster Manager)启动Spark。 这种模式，也可以称为Spark的伪分布式。 Standalone集群管理器是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、
本文作者是Gianmario Spacagna和Harry Powell，Barclays的数据科学家。 集群计算和大数据技术已经取得了很多进展，不过现在很多大数据应用使用的还是HDFS这一分布式分件系统。HDFS是一个基于磁盘的文件系统，将数据存储在磁盘上有一些问题，比如说面临法律的监管，由磁盘读写造成的延迟也比较高。要避免这些问题可以将处理过的数据暂时放在内存中。Tachyon就可以帮你让这些数据长期处于内存中并且在不同应用之间共享。 在巴克莱我们并没有把数据存储在HDFS上，而是使用了RDMBS关系型
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。 Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。
本文主要介绍了如何基于Spark、Hadoop、HBase、Hive、Spark Streaming和Kafka等分布式计算技术，结合Java、Scala、Python和R等编程语言，实现大数据平台搭建、数据处理和机器学习等应用。包括Spark生态、原理、架构、编程范式和调优技巧等方面的内容。
1、spark程序停-启，实时数据量一下子太多，如何处理 2、spark程序数据丢失，如何处理？duration是多少？
RDD 介绍 RDD 弹性分布式数据集 弹性：具有容错性，在节点故障导致丢失或者分区损坏，可以进行重新计算数据 分布式: 数据分布式存储，分布式计算(分布式执行) 数据集：传统意义上的数据集，不过这个数据集不是真实存在的，只是一个代理，正真数据集的获取 需要通过Task来或者 RDD 真正意义上不存储数据，只是代理，任务代理，对RDD的每次操作都会根据Task的类型转换成Task进行执行 Spark中关于RDD的介绍： 1. 分区列表(分区有编号,分区中包含的切片迭代器) 2. 提供了切片的计算入口函数(RDD具有一些列的函数(Trans/Action)) 3. 其他RDD的一系列依赖（一个RDD 可以依赖于其他RDD） 4. (可选) 分区RDD (一个RDD也可以是一个分区RDD，可以对分区RDD进行处理) 5. (可选) 对RDD提供了一系列的计算函数 (RDD提供了对一些了切片的首选执行方法) RDD 有俩类函数，transformations （懒加载）/Action(立即执行) transformations 与Action最明显的区别在于： 1. transformations 为懒函数，action是实时函数 2. transformations 执行完毕后任然为RDD ，但是Action 执行完毕为 scala数据类型。 transformations函数为懒加载函数，调用该函数时函数不会立即执行，只记录函数执行操作，相当于pipeline，只是定义了RDD的执行过程，只有当Action函数出发以后，才会调用前面的Transformation。 Action函数为实时函数，执行了就会通过Master下发Task任务到Worker端，执行相应的处理。 transformations类函数：此类函数只会记录RDD执行逻辑，并不正真下发任务执行数据处理 函数列表：
腾讯云存储团队正式发布数据加速器 GooseFS 1.4 版本（含 GooseFS 1.4.0 和 GooseFS 1.4.1 版本），该版本针对 AI、大数据场景提供了文件解压缩等便捷易用的工具，同时针对海量文件读写下的集群性能和稳定性问题进行了针对性优化，提升了产品竞争力。 重点更新点一：提供文件解压缩能力 AI 场景下，业务团队可能会将大量用于训练或者学习的文件打包成一个压缩包并上传到对象存储中；在执行训练或者学习任务时，再将压缩包文件下载到本地并解压。这一流程会对底层对象存储服务产生较大的读带宽，
[图片摘自[Spark 官网](http://spark.apache.org/)]
1，jvm调优 这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。 spark调优系列之内存和GC调优 2，内存调优 缓存表 spark2.+采用： spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1.+采用： 采用 sqlContext.cacheTable("tableName")缓存，sqlContext.uncacheTa
这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了，对于GC算法，spark sql可以尝试一些 G1。
上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上
4.4 共享变量 一般来说，当一个被传递给Spark操作（例如，Map和Reduce）的函数在一个远程集群上运行时，该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。 这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上对变量的所有更新都不会传回主驱动程序。默认来说，当Spark以多个Task在不同的Worker上并发运行一个函数时，它传递每一个变量的副本并缓存在Worker上，用于每一个独立Task运行的函数中。 有时，我们需要变量能够在任务中共享，或者在任务与驱动程序之间共享。 而Spark提供两种模式的共享变量
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。 经过一系列的transformations定义 RDD 之后，就可以调用 actions 触发 RDD 的计算 action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。 在Spark中，只有遇到action，才会执行 RDD 的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。 要使用 Spark，开发者需要编写一个 Driver 程序，它被提交到集群以调度运行 Worker Driver 中定义了一个或多个 RDD，并调用 RDD 上的 action，Worker 则执行 RDD 分区计算任务。
一、Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同时 Spark 也支持 Hadoop 的底层存储系统 HDFS，但 Spark 不依赖 Hadoop。 1.1 Spark 与 Hadoop Spark 基于 Hadoop MapReduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduc
我们非常高兴的宣布 Apache Celeborn（Inclubating）[1]正式支持 Flink，Celeborn 于去年 12 月份正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，一直致力打造统一的中间数据服务，助力引擎全方位提升性能、稳定性和弹性，最新发布的 0.3.0 版本新增对 Flink 批作业 Shuffle 的支持，从此 Flink、Spark 可以同时使用统一的数据 Shuffle 服务，更大程度节省资源、降低运维成本。
作为一名合格的计算机人士，百折不挠的瞎折腾精神是必备的。今天本想使用一下尘封已久的VMware虚拟机搭的集群，结果发现 Spark 有各种问题，应该是之前潦草搭集群时挖下的坑（前几天也用过，但并不是cluster mode，我现在才知道..），面对这些坑，果断的选择重装啊，所以叒叒叒开始愉快的搭环境了，，
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目。
问题1：SPARK与HADOOP之间的关系？ spark是一种高效处理hadoop分布式数据的处理引擎。借助hadoop的yarn框架，spark就可以运行在hadoop集群中。同时spark也可以处理存储在hdfs、Hbase、Cassandra、hive和所有存储在hadoop中的数据。spark可以采取类似于hadoop的mapreduce的方式处理一般数据，也可以采取stream的方式处理流式数据。 问题2：SPARK支持的开发语言？ spark支持scala、java和python三种语言
在过去数年中，网易在大数据云原生领域进行了长足的探索。本文围绕如何基于 Apache Kyuubi & Celeborn 等开源技术，构建企业级 Spark on Kubernetes 云原生离线计算平台展开，包含技术选型、架构设计、经验教训、缺陷改进、降本增效等内容，深入剖析网易在该领域的探索成果。
Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。
---- 软件准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机，主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 spark安装包 下载地址：https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/ 我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本 ---- (1) 把安装包上传到服务器并解压 [root@repo soft]# tar -zxvf spark-2
在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。
新app的加入和集群资源的变动将调用到Master的schedule方法， 这个时候会进行startExecutorsOnWorkers()进行executor的调度和启动。 （资源申请的是在 appclient 的 registerApplication 消息中）
Spark简介及完全分布式安装 一、Spark介绍 官方介绍： Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark Introduce Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk. Apache Spark has an advanced
介绍 越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark
越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark DataFrame。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
默认情况下，我们使用SparkConf()创建一个SparkConf对象时，它会加载spark.*名称的java文件中的变量作为配置文件信息。此外，我们可以设置一些参数来修改其行为。
作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展，各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术，用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务，而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务，因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构，主要是基于以下考虑： 服务多活： 将同一个服务部署到不同的数据中心，防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务，导致业务被“一锅端”； 容量扩展： 一般而言，在公司的服务器规模达到万台时，单一数据中心就很难
实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。在Spark 1.2版本中，我们已经在Spark Streaming中对预写日志（也被称为journaling）作了初步支持，改进了恢复机制，使得更多数据源零数据丢失有了可靠的保证。本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。
可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。
本文介绍了 Apache Spark 的集群模式概述，包括集群管理、提交应用程序、监控等方面的内容。
这篇博客，Alice为大家带来的是Spark集群环境搭建之——standalone集群模式。
8 月 25 日，字节跳动宣布，正式开源 Cloud Shuffle Service。 Cloud Shuffle Service（以下简称 CSS） 是字节自研的通用 Remote Shuffle Service 框架，支持 Spark/FlinkBatch/MapReduce 等计算引擎，提供了相比原生方案稳定性更好、性能更高、更弹性的数据 Shuffle 能力，同时也为存算分离 / 在离线混部等场景提供了 Remote Shuffle 解决方案。 目前，CSS 已在 Github 上开源，欢迎感兴趣的
搭好的Spark当然要先写一个最简单的WordCount练练手。 那么，需求是： 1、统计Spark下README.md文件的词频； 2、输出较多，筛选出现次数超过10次的，词频逆序显示
Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件，如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等，如下图所示，正是这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
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