《Spark大数据分析实战》——2.2节远程调试Spark程序-低调大师

《Spark大数据分析实战》——2.2节远程调试Spark程序

2017-05-01 608

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第2章，第2.2节远程调试Spark程序，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

2.2　远程调试Spark程序
本地调试Spark程序和传统的调试单机的Java程序基本一致，读者可以参照原来的方式进行调试，关于单机调试本书暂不赘述。对于远程调试服务器上的Spark代码，首先请确保在服务器和本地的Spark版本一致。需要按前文介绍预先安装好JDK和Git。
（1）编译Spark
在服务器端和本地计算机下载Spark项目。
通过下面的命令克隆一份Spark源码：

git clone https:// github.com/apache/spark
然后针对指定的Hadoop版本进行编译：
SPARK_HADOOP_VERSION=2.3.0 sbt/sbt

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《大数据管理概论》一3.3　基于新型存储的大数据管理

本节书摘来自华章出版社《大数据管理概论》一书中的第3章，第3.3节，作者孟小峰，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.3　基于新型存储的大数据管理闪存、PCM等新型存储的物理特性、读写特性等均与磁盘有着显著的不同，而目前已有的大数据数据库，其设计理念均是基于磁盘存储，在面对闪存、PCM等新型存储时并不能最大限度发挥新型存储的性能。目前，在基于新型存储的大数据管理方面也有一些研究工作，包括大数据存储、大数据索引、大数据查询和大数据分析等。 3.3.1　存储管理大数据存储通常采用分布式异构存储策略，但传统的分布式存储策略通常采用基于副本的方式。引入了多样化的新型存储介质后，需要设计新的数据分配算法，使数据分布在合适的新型存储介质上，从而加快数据的访问性能。异构存储系统的特点在于采用了所谓的日志缓存（buffered

2017-05-02

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2017-05-02

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