安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

内容来自<Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理>第2章:http://book.51cto.com/art/201312/422022.htm Hadoop版本变迁 当前Apache Hadoop版本非常多,本小节将帮助读者梳理各个版本的特性以及它们之间的联系.在讲解Hadoop各版本之前,先要了解Apache软件发布方式.对于任何一个Apache开源项目,所有的基础特性均被添加到一个称为“trunk”的主代码线(main codeline),当需要开发某个重要的特性时,会

Hadoop是啥?spark是啥? spark能完全取代Hadoop吗? Hadoop和Spark属于哪种计算计算模型(实时计算.离线计算)? 学习Hadoop和spark,哪门语言好? 哪里能找到比较全的学习资料? 1 Hadoop是啥?spark是啥? (1)先来了解下Hadoop历史渊源 Doug Cutting是Apache Lucene创始人, Apache Nutch项目开始于2002年,Apache Nutch是Apache Lucene项目的一部分.2005年Nutch所有主要算

刚开始学习Hadoop时就曾经一直抱怨Hadoop的安装部署为什么这么麻烦,对于一个新手需要捯饬一天才能把分布式环境安装配置好.而对于一个自学Hadoop而周围又没人交流的菜鸟来说,我对Hadoop的理解一直停留在很肤浅的层面,能应用,但对内部的原理知之甚少.最近和一个做这方面的朋友聊天,他问我你学习Hadoop是用的什么版本搭建环境,我说Hadoop版本那么多我也记不太清了,他只是笑笑就没再多问. 回来后我又仔细想了想他问的话,不会是问的别的意思吧,难道Hadoop不是只分1.0.x和2.x这

自从2013年下半年开始,hadoop的版本开始了快速的更新换代,这和通信和互联网行业(ICT)的发展是密切相关的.随着移动网络的和宽带网络的覆盖以及数据传输速率的提升,线上的数据有了爆炸式的增长.这种趋势特别体现在大型的电商平台如淘宝.京东.亚马逊,海量数据的存储和处理问题成为了热门话题,在这种形势下分布式的.云化的解决方案应运而生,hadoop作为大型分布式存储和处理的开源框架自然成为了行业里的热点.以下是hadoop的官方简介. Apache Hadoop软件库是一个框架,允许使用简单的编

一.实验目的 (1)掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的方法: (2)熟悉 HDFS 的基本使用方法: (3)掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4: Spark 版本:1.5.0: Hadoop 版本:2.7.3. 三.内容 实验一: 1．安装 Hadoop 和 Spark 进入 Linux 系统,参照本教程官网“实验指南”栏目的“Hadoop 的安装和使用”,完 成 Hadoop 伪分布式模式的安

1. Spark VSHadoop有哪些异同点? Hadoop:分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘和数据分析. Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载. Spark 是在 Scala 语言中实现

由于Hadoop版本混乱多变,因此,Hadoop的版本选择问题一直令很多初级用户苦恼.本文总结了Apache Hadoop和Cloudera Hadoop的版本衍化过程,并给出了选择Hadoop版本的一些建议. 1. Apache Hadoop 1.1  Apache版本衍化 截至目前(2012年12月23日),Apache Hadoop版本分为两代,我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0,第二代Hadoop称为Hadoop 2.0.第一代Hadoop包含三个大版本,分别是0.20.x

Spark目前被越来越多的企业使用,和Hadoop一样,Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗?答案是不对的. 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一

原文地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/99055.htm 我们用MapReduce进行数据分析.当业务比较复杂的时候,使用MapReduce将会是一个很复杂的事情,比如你需要对数据进行很多预处理或转换,以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面,编写MapReduce程序,发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情. Pig的出现很好的弥补了这一不足.Pig能够让你专心于数据及业务本身,而不是纠结于数据的格式转换以及MapReduce程序的编写

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg

Spark和Hadoop作业之间的区别 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样,它不是作业的最高级别的粒度,在它只上还有Application的概念.我们先来看看Spark文档是怎么定义Applicatio

Spark与Hadoop对比 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark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的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所示: Spark与Hadoop对比 S

一.Spark是什么? Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架, Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,      Spark 是在 Scala 语言中实现的

Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架,由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发,支持内存计算.多迭代批量处理.即席查询.流处理和图计算等多种范式.Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析,能够提升大数据处理的实时性和准确性,现已逐渐获得很多企业的支持,如阿里巴巴.百度.网易.英特尔等公司. 针对以下几个问题来深入的学习 1.   Spark VSHadoop有哪些异同点? Hadoop:分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘.分析        Spark:是一个基于内

忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修

要想搞清楚spark跟Hadoop到底谁更厉害,首先得明白spark到底是什么鬼. 经过之前的介绍大家应该非常了解什么是Hadoop了(不了解的点击这里:白话大数据 | hadoop究竟是什么鬼),简单的说:Hadoop是由HDFS分布式文件系统和MapReduce编程模型等部分组成的分布式系统架构. 而Spark呢,更像是Hadoop MapReduce这样的编程模型. 其实要讲清楚Spark,内存和磁盘这两个概念是必须要弄清楚的,相信在座的老爷太太们都懂,我还是简单说一下吧.内存和磁盘两者都

1.操作系统选择 Hadoop产品是由Java语言开发的,所以推荐的是Linux操作系统,理由很简单开源免费,推荐的操作系统CentOS. CentOS是一个基于Red Hat 企业级 Linux 提供的可自由使用的源代码企业级的 Linux 发行版本. CentOS两年发行一次新版本,每个版本都会获得7年的支持(通过安全更新方式),大概6个月更新一次小版本,以便支持新的硬件. CentOS独有的yum命令支持在线升级,可以即时更新系统,完全免费. 2.Hadoop版本 不收费的Hadoop版本

转载自:http://blog.csdn.net/sunny05296/article/details/54089194 安装HBase时,要考虑选择正确的Hadoop版本,否则可能出现不兼容的情况. HBase各版本和Hadoop版本的支持情况,官方有相关说明,下面表格中: "S" = 支持 "X" = 不支持 "NT" = 未测试   HBase-0.94.x HBase-0.98.x (Support for Hadoop 1.1+ is

Gartner:如何选择正确的Hadoop版本 这份报告的全名是<How to Choose the Right Apache Hadoop Distribution>.主要介绍了企业如何引入Hadoop,其中一些内容很好,值得一看. 在文中Gartner分析了Hadoop的由来,并且指出,目前开源项目的方式为使用Apache Hadoop带来了挑战,因为其中的内容都是很多厂家贡献出来的,成熟度不一样,甚至一些中包含了很个性化的代码,这些代码可能只对某些厂家特殊的业务环境有效. 为此Gartn