9789 二、Spark1.5.1安裝 1.下載spark1.5.1 http://spark.apache.org/downloads.html 選擇spark的版本 [hado

屬于商業運營產品，而 ELK 屬于開源產品。本文著重討論 ELK 方案，并詳細闡述 ELK 如何應用到 Spark 集群中。事實上，ELK 官方已稱之為 Elastic,考慮行業內對此系統已經熟識，故而繼續延用 ELK

?What is Spark? Spark是一個快速和通用的引擎用于處理大規模的數據量。 快速：運行在內存中比HadoopMapReduce快100倍，運行在硬盤上比HadoopMapReduce快10倍。

本文嘗試從源碼層面梳理Spark在任務調度與資源分配上的做法。 先從Executor和SchedulerBackend說起。Executor是真正執行任務的進程，本身擁有若

Spark中最核心的概念為 RDD（Resilient Distributed DataSets） 中文為： 彈性分布式數據集 ，RDD為對分布式內存對象的 抽象它表示一個 被分區不可變 且能 并行操作

1. Spark簡介—by 球哥 2. 大數據學習網介紹我們的網址是：bigdatastudy.cn 我們提供專業的大數據學習視頻，包括Hadoop，Spark，Storm，Mahout，機器學習等。

1. Deep dive into Spark Streaming Tathagata Das (TD) Matei Zaharia, Haoyuan Li, Timothy Hunter, Patrick

1. Openfire+Spark 2. Openfire服務器的介紹 Openfire是用Java語言編寫的，是基于XMPP協議、開源的實時協作的服務器，具有跨平臺的能力。 它是實現XMPP協議的S

文主要討論 Apache Spark 的設計與實現，重點關注其設計思想、運行原理、實現架構及性能調優，附帶討論與 Hadoop MapReduce 在設計與實現上的區別。不喜歡將該文檔稱之為“源碼分析

http://www.cnblogs.com/francisYoung/p/5205420.html 要想明白spark application調度機制，需要回答一下幾個問題： 1.誰來調度？ 2.為誰調度？

solinx.co/archives/570 Spark執行不少操作時都依賴于 閉包函數 的調用，此時如果閉包函數使用到了外部變量驅動程序在使用行動操作時傳遞到集群中各worker節點任務時就會進行一系列操作：

在YARN 上運行 Spark 在Spark0.6.0 版本開始支持 YARN 模式，隨后的版本在逐漸地完善。 在YARN 上啟動 Spark 確保HADOOP_CONF_DIR或YARN_C

鏈接： http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 安裝好Spark 后，自帶了一些demo, 路徑在Spark根目錄/exam

Spark可以直接對HDFS進行數據的讀寫，同樣支持Spark on YARN。Spark可以與MapReduce運行于同集群中，共享存儲資源與計算，數據倉庫Shark實現上借用Hive，幾乎與Hive完全兼容。

個人理解 首先， MapReduce-like 是說架構上和多數分布式計算框架類似， Spark 有分配任務的主節點（ Driver ）和執行計算的工作節點（ Worker ）

Spark是一個基于內存計算的開源的集群計算系統，目的是讓數據分析更加快速。Spark非常小巧玲瓏，由加州伯克利大學AMP實驗室的Matei為主的小團隊所開發。使用的語言是Scala，項目的core部

Spark 基于內存計算，提高了在大數據環境下數據處理的實時性，同時保證了高容錯性和高可伸縮性，允許用戶將Spark 部署在大量廉價硬件之上，形成集群。 認識 Spark Apache Spark

1、Spark介紹 Spark是起源于美國加州大學伯克利分校AMPLab的大數據計算平臺，在2010年開源，目前是Apache軟件基金會的頂級項目。隨著Spark在大數據計算領域的暫露頭角，越來越

Spark是UC Berkeley AMP lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用的并行計算框架，Spark基于map reduce算法實現的分布式計算，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點；

ration Stage - 一個作業分為多個階段 Partition - 數據分區， 一個RDD中的數據可以分成多個不同的區 DAG - Directed Acycle graph, 有向無環圖，反應RDD之間的依賴關系