[帮助文档] 如何在EMR的Hadoop集群中运行Spark作业对接DataHub数据
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。
[帮助文档] 如何通过ES-Hadoop实现Spark读写阿里云Elasticsearch数据
Spark是一种通用的大数据计算框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的计算优点，能够通过内存缓存数据为大型数据集提供快速的迭代功能。与MapReduce相比，减少了中间数据读取磁盘的过程，进而提高了处理能力。本文介绍如何通过ES-Hadoop实现Hadoop的Spark服务读写阿里云El...
[帮助文档] 如何使用DLASpark访问用户VPC中的HADOOP集群
本文主要介绍如何使用DLA Spark访问用户VPC中的HADOOP集群（开启kerberos认证的集群暂不支持）。
《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...
《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...
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