百里登风

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2017年9月5日

Spark Streaming 例子

摘要: 下在集群跑一下 监听1212端口(端口可以自己随便取) 可以看到反馈信息 阅读全文

posted @ 2017-09-05 23:41 百里登峰 阅读(388) 评论(0) 推荐(0) 编辑

spark streaming 概述

摘要: 批处理 & 流处理 像这个是批处理 像这样就是流处理 为什么需要流处理--更多场景需要 Spark Core & RDD 本质上是离线运算 Spark Streaming是什么(分布式的流处理系统) Spark Streaming是什么 Spark Streaming的竞争对手(两都是apache的 阅读全文

posted @ 2017-09-05 12:03 百里登峰 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑

spark sql 的性能调优

摘要: Caching Data in Memory 其他调优参数 阅读全文

posted @ 2017-09-05 09:44 百里登峰 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年9月2日

Spark 分布式SQL引擎

摘要: SparkSQL作为分布式查询引擎:两种方式 SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 SparkSQL作为分布式查询引擎: beeline SparkSQL作为分布式查询引擎: Spark S 阅读全文

posted @ 2017-09-02 15:48 百里登峰 阅读(711) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Spark SQL 编程

摘要: Spark SQL的依赖 Spark SQL的入口:SQLContext 官方网站参考 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-programming-guide.html#starting-point-sqlcontext 针对几种不同的语言来写。 Spar 阅读全文

posted @ 2017-09-02 00:42 百里登峰 阅读(330) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年9月1日

Spark SQL 基本原理

摘要: Spark SQL 模块划分 Spark SQL架构--catalyst设计图 Spark SQL 运行架构 Hive的兼容性 阅读全文

posted @ 2017-09-01 11:23 百里登峰 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月30日

spark SQL概述

摘要: Spark SQL是什么? 何为结构化数据 sparkSQL与spark Core的关系 Spark SQL的前世今生:由Shark发展而来 Spark SQL的前世今生:可以追溯到Hive Spark SQL的前世今生:Hive 到Shark(在Hive上做改进) Spark SQL的前世今生:S 阅读全文

posted @ 2017-08-30 23:56 百里登峰 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月29日

spark 多语言编程

摘要: 参考官方地址:https://spark.apache.org/docs/1.6.2/programming-guide.html 误解: spark多语言的支持,并不是说spark可以操作各个语言写的程序。而是各种语言可以使用spark提供的编程模型来开发spark程序,并连接spark集群来运行 阅读全文

posted @ 2017-08-29 09:49 百里登峰 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月25日

hadoop YARN

摘要: YARN产生的背景 回顾mapreduce1.0(以下是对应的框架) JobTracker同事负责资源的管理和调度和作业的管理和调度 mapreduce1.0的缺点 1.扩展性差 2.另外一个缺点就是单点故障 3.资源利用率低 4.通用性差 什么是yarn YARN在hadoop生态圈系统中的位置 阅读全文

posted @ 2017-08-25 21:51 百里登峰 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑

spark 存储管理机制

摘要: 累加器 -- Accumulators 广播变量--Broadcast Variables 思考 回顾 存储管理模块架构--从架构上来看 存储管理模块架构--通信层 存储管理模块架构--存储层 存储管理模块架构--数据块与分区的关系 回顾-RDD控制操作 持久化级别 如何选择持久化级别 缓存淘汰机制 阅读全文

posted @ 2017-08-25 17:34 百里登峰 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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