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Spark 0.9.1和Shark 0.9.1分布式安装指南

Spark 0.9.1和Shark 0.9.1分布式安装指南.pdf 目录 目录 1 1.约定 1 2.安装Scala 1 2.1.下载 2 2.2.安装 2 2.3.设置环境变量 2 3.安装Spark 2 3.1.部署 2 3.2.下载 3 3.3.安装 3 3.4.配置 3 3.4.1.修改conf/spark-env.sh 3 3.4.2.修改conf/slaves 3 4.启动Spark 3 5.安装Shark 4 5.1.下载 4 5.2.安装 4 5.3.配置 4 5.3.1.修改shark-env.sh 4 6.启动Shark 4 7.执行Shark命令 5 8.常见错误 5 9.相关文档 6 1.约定 本文约定Hadoop2.4.0安装在/data/hadoop/current,而Spark0.9.1被安装在/data/hadoop/spark,其中/data/hadoop/spark为指向/data/hadoop/spark。 Spark官网为:http://spark.apache.org/,Shark官网为:http://shark.cs.berkeley.e...

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前言 写程序有时候真的有点难,要考虑各种情况。 应用在运行中,会不断生成日志文件。假如要实现一个日志收集的工具,不考虑其它的分析功能,只考虑收集,有哪些方面要考虑的? 首先看下一般的log框架是如何输出日志的: 可能是这样的:a.log.1, a.log.2, a.log.3, a.log.4, a.log.5 循环输出; 可能是这样的: a.2014-5-5.log, a.2014-5-6.log, a.2014-5-7.log,每天生成一个日志文件; 可能是这样的:log.out,每次重启都会生成一个新的log.out,覆盖旧的文件。 那么,我们有哪些方面要实现和注意的? 提供正则或者globs方式的通配符。 要能判断文件是不是新建的。 如何判断文件有没有更新? 如何保存文件的读取进度? 如果我们在读取文件的过程中,文件被删除了会怎样? 如果我们在读取文件过程中,进程挂了,读取进度有没有及时保存? 在保存文件进度时,如果挂了,重启能不能正确恢复文件进度? 能不能保证读取的内容不重复? 如果日志文件很快生成,又很快删除了,是否能保证不漏掉? 如果日志文件是软链接(soft link)...

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