《Spark大数据分析实战》——1.3节Spark架构与运行逻辑-低调大师

《Spark大数据分析实战》——1.3节Spark架构与运行逻辑

2017-05-01 621

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章，第1.3节Spark架构与运行逻辑，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

1.3　Spark架构与运行逻辑
1.?Spark的架构
Driver：运行Application的main()函数并且创建SparkContext。
Client：用户提交作业的客户端。
Worker：集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程。
Executor：运行在Worker的Task执行器，Executor启动线程池运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个Application都会申请各自的Executor来处理任务。
SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD：Spark的基本计

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《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一1.4　消息系统

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第1章，第1.4节，作者[美]　穆罕默德·古勒（MohammedGuller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.4　消息系统数据通常从一个应用流向另一个。一个应用产生数据，而后被一个或多个其他应用使用。一般来讲，生成或发送数据的应用叫作生产者，接收数据的则叫作消费者。有时候，产生数据的应用数量和使用数据的应用数量会出现不对称。比如，一个应用可以产生数据，而后被多个消费者使用。同样地，一个应用也可以使用来自多个生产者的数据。有时候应用产生数据的速率和另一个应用使用数据的速率也会出现不对称。一个应用可能产生数据的速率快于消费者使用数据的速率。从一个应用向另一个应用发送数据的简单方法就是把它们直接互连。然而，当生产者和消费者数量或

2017-05-02

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本文翻译自《Getting Started With Storm》译者：吴京润编辑：郭蕾方腾飞本章要阐述一个典型的网络分析解决方案，而这类问题通常利用Hadoop批处理作为解决方案。与Hadoop不同的是，基于Storm的方案会实时输出结果。我们的这个例子有三个主要组件（见图6-1）一个基于Node.js的web应用，用于测试系统一个Redis服务器，用于持久化数据一个Storm拓扑，用于分布式实时处理数据图6-1 架构概览 NOTE:你如果想先把这个例子运行起来，请首先阅读附录C 基于Node.js的web应用我们已经伪造了简单的电子商务网站。这个网站只有三个页面：一个主页、一个产品页和一个产品统计页面。这个应用基于Express和Socket.io两个框架实现了向浏览器推送内容更新。制作这个应用的目的是为了让你体验Storm集群功能并看到处理结果，但它不是本书的重点，所以我们不会对它的页面做更详细描述。主页这个页面提供了全部有效产品的链接。它从Redis服务器获取数据并在页面上把它们显示出来。这个页面的URL是http://localhost:3000/...

2017-05-02

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。