Flink相对于Spark的优点 容错 Flink 基于两阶段提交实现了精确的一次处理语义. Spark Streaming 只能做到不丢数据,但是有重复. 反压 Flink 在数据传输过程中使用了分布式阻塞队列,一个阻塞队列中,当队列满了以后发送者会被天然阻塞住,这种阻塞功能相当于给这个阻塞队列提供了反压的能力. Spark Streaming 为了实现反压这个功能,在原来的架构基础上构造了一个"速率控制器",这个"速率控制器"会根据几个属性,如任务的结束时间.处

欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3866791.html Apache Spark   a fast and general engine for large-scale data processing Spark是一个高效的分布式计算系统,相比Hadoop,它在性能上比Hadoop要高100倍.Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足,通过引入RD

        Spark1.0.0 release于2014-05-30日正式公布,标志Spark正式进入1.X的时代.Spark1.0.0带来了各种新的特性,并提供了更好的API支持:Spark1.0.0添加了Spark SQL这一个新的重要组件,用于载入和操作Spark的结构化数据:Spark1.0.0增强了现有的标准库(ML,streaming,GraphX),同一时候还增强了Java和Python语言的支持:最后,Spark1.0.0在运维上做了非常大的改进,包含支持Hadoop/YA

      Spark生态圈,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),是伯克利APMLab实验室精心打造的,力图在算法(Algorithms).机器(Machines).人(People)之间通过大规模集成,来展现大数据应用的一个平台,其核心引擎就是Spark,其计算基础是弹性分布式数据集,也就是RDD. 通过Spark生态圈,AMPLab运用大数据.云计算.通信等各种资源,以及各种灵活的技术方案,对海量不透明的数据进行甄别并转化为实用的信息.以供人们更好的理解世界.Spark生态圈已经涉及到机器学

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3775343.html 本文编译方法所支持的hadoop环境是Hadoop-2.2.0,YARN是2.2.0,JAVA版本为1.8.0_11,操作系统Ubuntu14.04  Spark1.0.0 源码下载地址: http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-1.0.0/spark-1.0.0.tgz  Spark1.0.1 源码下载地址:ht

Spark1.0出来了,变化还是挺大的,文档比以前齐全了,RDD支持的操作比以前多了一些,Spark on yarn功能我居然跑通了.但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能,它能对RDD进行Sql操作,目前它只是一个alpha版本,喜欢尝鲜的同志们进来看看吧,下面是它的官网的翻译. Spark SQL是支持在Spark中使用Sql.HiveSql.Scaca中的关系型查询表达式.它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD,它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数

Spark目前支持多种分布式部署方式:一.Standalone Deploy Mode:二Amazon EC2.:三.Apache Mesos:四.Hadoop YARN.第一种方式是单独部署,不需要有依赖的资源管理器,其它三种都需要将spark部署到对应的资源管理器上. 除了部署的多种方式之外,较新版本的Spark支持多种hadoop平台,比如从0.8.1版本开始分别支持Hadoop 1 (HDP1, CDH3).CDH4.Hadoop 2 (HDP2, CDH5).目前Cloudera公司的

1 节点说明   IP Role 192.168.1.111 ActiveNameNode 192.168.1.112 StandbyNameNode,Master,Worker 192.168.1.113 DataNode,Master,Worker 192.168.1.114 DataNode,Worker HDFS集群和Spark集群之间节点共用. 2 安装HDFS 见HDFS2.X和Hive的安装部署文档:http://www.cnblogs.com/Scott007/p/3614960

      在本系列博客中.为了解析一些概念.解析一些架构.代码測试.搭建了一个实验平台.例如以下图所看到的:       本实验平台是在一台物理机上搭建的.物理机的配置是16G内存,4核8线程CPU. 平台的环境配置例如以下:  机器名  配置  角色  软件安装  hadoop1  2G内存.双核  hadoop:NN/DN Spark:Master/worker  /app/hadoop/hadoop220 /app/hadoop/spark100 /app/scala2104 /usr/

1.下载Scala wget  http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.10.3.tgz tar xvzf scala-2.10.3.tgz -C /usr/local 2.下载Spark wget http://www.apache.org/dist/spark/spark-1.0.0/spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz tar -zxvf spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz 3.设置spark的配

      Spark1.0.0能够通过下面几种方式来对Spark应用程序进行监控: Spark应用程序的WebUI或者Spark Standalone的集群监控 指标,然后通过支持指标收集的集群监控系统.如ganglia进行监控 辅助监控工具 1:WebUI       Spark应用程序提交后,driver和Executor之间不断的交换执行信息.能够通过driver的4040port(默认port)获取实用的Spark应用程序的执行信息,如: Stage和Task RDD大小和内存使用情况

软件版本号例如以下: Hostname IP Hadoop版本号 Hadoop 功能 系统 master 192.168.119.128 1.1.2 namenode jdk1.6+hadoop+scala2.9.3+spark1.0.0 centos4.9 slave1 192.168.119.129 1.1.2 datanode jdk1.6+hadoop+scala2.9.3+spark1.0.0 centos4.9 slave2 192.168.119.130 1.1.2 datanod

HTTP实现长连接 HTTP是无状态的 也就是说,浏览器和服务器每进行一次HTTP操作,就建立一次连接,但任务结束就中断连接.如果客户端浏览器访问的某个HTML或其他类型的Web页中包含有其他的Web资源,如JavaScript文件.图像文件.CSS文件等:当浏览器每遇到这样一个Web资源,就会建立一个HTTP会话 HTTP1.1和HTTP1.0相比较而言,最大的区别就是增加了持久连接支持(貌似最新的 http1.0 可以显示的指定 keep-alive),但还是无状态的,或者说是不可以信任的.

1:Spark1.0.0属性配置方式       Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,而且能够单独为每一个应用程序进行配置.       在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式能够直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf能够对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也能够使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.execu

      2014-05-30 Spark1.0.0 Relaease 经过11次RC后最终公布.尽管还有不少bug,还是非常令人振奋. 作为一个骨灰级的老IT,经过非常成一段时间的消沉,再次被点燃激情,决定近几年内投入Spark的队伍.去见证Spark的不断强大.在最初的阶段,将作为Spark的布道者,宣传和介绍Spark,最终将选择某一个方向,深入研究和编写代码.       随着国家对软件安全的重视.,看看这几天股市中软件股的表现.能够预见,在今后非常长一段时间内,开源软件将越来越受到重

问题导读:1.如何对Spark1.0.0源码编译?2.如何生成Spark1.0的部署包?3.如何获取包资源? Spark1.0.0的源码编译和部署包生成,其本质只有两种:Maven和SBT,只不过针对不同场景而已:Maven编译SBT编译IntelliJ IDEA编译(可以采用Maven或SBT插件编译),适用于开发人员部署包生成(内嵌Maven编译),适用于维护人员编译的目的是生成指定环境下运行Spark本身或开发Spark Application的JAR包,本次编译的目的生成运行在hadoo

1:Spark1.0.0属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&qu

在spark1.0中属性支持三种配置方式: 1.代码 在代码中构造SparkConf时指定master.appname或者key-value等 val conf = new SparkConf(); conf.setAppName("WordCount").setMaster(" spark://hadoop000:7077") val sc = new SparkContext(conf) val conf = new SparkConf(); conf.set(

转自:http://www.aboutyun.com/thread-8421-1-1.html 问题导读1.什么是spark?2.spark编程模型是什么?3.spark运维需要具有什么知识?4.spark如何监控?5.如何搭建开发spark? 2014-05-30 Spark1.0.0 Relaease 经过11次RC后终于发布,虽然还有不少bug,还是很令人振奋.作为一个骨灰级的老IT,经过很成一段时间的消沉,再次被点燃激情,决定近几年内投入Spark的队伍,去见证Spark的不断强大.在最

本文机器学习库使用的部分代码来源于spark1.0.0官方文档. mllib是spark对机器学习算法和应用的实现库,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,本文的主要内容为如何使用scala语言创建sbt工程实现机器学习算法,并进行本地和集群的运行.(初学者建议先在RDD交互式模式下按行输入代码,以熟悉scala架构)若想了解SBT等相关信息,可参见这里. 1.SVM(linear support vector machine) 新建SimpleSVM目录,在SimpleSVM目录下,创建如下

spark1.0.0新版本的于2014-05-30正式发布啦,新的spark版本带来了很多新的特性,提供了更好的API支持,spark1.0.0增加了Spark SQL组件,增强了标准库(ML.streaming.GraphX)以及对JAVA和Python语言的支持: 下面,我们首先进行spark1.0.0集群的安装,在这里我使用了两台服务器,一台作为master即namenode主机,另一台作为slave即datanode主机,增加更多的slave只需重复slave部分的内容即可.: 系统版本