Spark 集群计算系统概述

Redis 集群是一种分布式数据库解决方案，它允许多个 Redis 服务器协同工作，以实现高可用性、数据分片和增强的性能。 通过将数据分布在多个节点上，Redis 集群可以处理更大的数据集和更高的流量负载。

本指南提供详细的 Spark 集群安装步骤，并配有清晰的截图，帮助您顺利完成安装过程。即使是初学者，也可以按照指南轻松搭建自己的 Spark 集群。

在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下：1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序：scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意：Spark是懒加载的，需要调用action方法才会正式运行。

Spark 集群搭建指南 Spark，一个类似于 Hadoop 的开源集群计算平台，在特定工作负载中展现出卓越性能。其优势在于内存分布式数据集的使用，支持交互式查询并优化迭代工作负载。 Spark 以 Scala 语言实现，并将其作为应用框架。与 Hadoop 不同，Spark 与 Scala 深度集成，使 Scala 操作分布式数据集如同操作本地集合对象一样便捷。

这份演示文稿详细介绍了Spark常用的技术、数据洗牌以及性能优化方法。

Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更依赖磁盘I/O。 执行模式：MapReduce任务提交后即刻执行，Spark预先分析优化执行计划后再执行。 三、安装软件介绍 Scala：Spark的主要开发语言，结合面向对象和函数式编程特点，适用于编写高性能并行应用程序。 Maven：自动化构建工具，管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。 IntelliJ IDEA：集成开发环境，支持Scala开发，用于编写Spark应用程序。 四、实验环境设置 硬件要求： Master：192.168.0.132 Slave1：192.168.0.131 Slave2：192.168.0.138 软件要求： Java运行环境 Hadoop集群 Linux桌面操作系统 五、实验材料及安装步骤 Maven安装： 下载apache-maven-3.3.9-bin.zip 下载本地类库mavenRepositorySparkScala 解压并配置环境变量 Scala安装： 下载scala-2.11.7 安装并配置环境变量 IDEA安装： 下载ideaIC-14.1.4.tar

Oracle RAC集群的基本概述.pdf

本课程涵盖Scala编程基础、Spark核心编程、Spark内核源码解析以及Spark性能优化和Spark SQL等方面，帮助学员全面掌握Spark分布式计算框架。 课程大纲: Scala编程基础: 深入讲解Scala语言特性，为学习Spark打下坚实基础。 Spark核心编程: 详解Spark核心组件，例如RDD、Transformation和Action，并结合实际案例进行讲解。 Spark内核源码深度剖析: 剖析Spark内核源码，帮助学员深入理解Spark运行机制。 Spark性能优化: 讲解Spark性能优化技巧，帮助学员提升Spark应用程序的执行效率。 Spark SQL: 介绍Spark SQL模块，讲解如何使用SQL语句进行数据分析。

本指南包含 Spark 集群的搭建步骤，并提供相应的环境配置，涵盖从软件下载到 Spark 安装和配置。同时，指南还介绍了 Scala 开发环境的设置，方便开发人员使用 Scala 编写 Spark 程序。