[帮助文档] 如何在EMR的Hadoop集群中运行Spark作业对接DataHub数据_EMR on ECS_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)

本文介绍如何在E-MapReduce的Hadoop集群,运行Spark作业消费DataHub数据、统计数据个数并打印出来。

《Spark与Hadoop大数据分析》——导读

前  言 本书讲解了Apache Spark和Hadoop的基础知识,以及如何通过简单的方式将它们与最常用的工具和技术集成在一起。所有Spark组件(Spark Core、Spark SQL、DataFrame、Dataset、Conventional Streaming、Structured St...

大数据实战项目:反爬虫系统(Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建)第一阶段

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《Spark与Hadoop大数据分析》——3.7 小结

3.7 小结 RDD 是 Spark 中基本的数据单元,Spark 编程就是围绕创建和执行 RDD 上的操作(如变换和动作)进行的。Apache Spark 程序可以在 shell 中交互式执行或通过提交应用程序来执行。它的并行度是由 RDD 中的分区数量决定的。而分区的数量则由 HDFS 文件中的...

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.6 Spark 资源管理器:Standalone、YARN和Mesos

3.6 Spark 资源管理器:Standalone、YARN和Mesos 在本章其他部分(在 PySpark shell 和应用程序中),我们已经在 Spark 的 Standalone 资源管理器中执行过 Spark 应用程序。让我们尝试理解这些集群资源管理器相互之间有什么不同,以及它们该在什么...

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.5 持久化与缓存

3.5 持久化与缓存 Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD,如下所示: 上述两个语句都是相同的,并且会在 MEMORY_ONLY 存储级别缓存数据。它们的区别在于:cache 是指 MEMORY_ONLY 存储级别,而 ...

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.4 Spark 应用程序

3.4 Spark 应用程序 让我们来了解 Spark Shell 和 Spark 应用程序之间的区别,以及如何创建和提交它们。 3.4.1 Spark Shell 和 Spark 应用程序 Spark 让你可以通过一个简单的、专门用于执行 Scala、Python、R 和 SQL 代码的 Spar...

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.3 Spark 程序的生命周期

3.3 Spark 程序的生命周期 以下步骤讲解了配备 Standalone 资源管理器的 Spark 应用程序的生命周期,图3-8 显示了Spark程序的调度过程: (1)用户使用 spark-submit 命令提交一个 Spark 应用程序。(2)spark-submit 在同一节点(客户端模式...

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.1 启动 Spark 守护进程

3.1 启动 Spark 守护进程 如果你计划使用 Standalone 的集群管理器,则需要启动 Spark 的主机(master)和工作机(worker)的守护进程(daemon),它们是 Spark 架构的核心组件。守护进程的启动/停止在不同的发行版里略有差异。Hadoop 发行版(如 Clo...

《Spark与Hadoop大数据分析》——第3章 深入剖析Apache Spark

第3章 深入剖析Apache Spark Apache Spark 的技术、社区和用户群都在快速增长。2015 年推出了两个新的API:DataFrame API 和 DataSet API。这两个 API 构建在基于 RDD 的核心 API 之上。我们有必要了解 RDD 的更深层概念,包括运行时的...

《Spark与Hadoop大数据分析》——2.5 小结

2.5 小结 Apache Hadoop 提供了一个用于大数据存储的可靠且可扩展的框架(HDFS),以及一个用于运行和管理多个大数据应用程序的强大集群资源管理框架(YARN)。Apache Spark 提供了大数据处理的内存级性能,以及用于交互式探索性分析、实时分析、机器学习和图分析的库和 API。...

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