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《Spark大数据分析实战》——3.2节Spark Streaming

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章,第3.2节Spark Streaming,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 3.2 Spark StreamingSpark Streaming是一个批处理的流式计算框架。它的核心执行引擎是Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景,并保证容错性。下面将对Spark Streaming进行详细的介绍。3.2.1 Spark Streaming简介Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架,扩展了Spark流式大数据处理能力。Spark Streaming将数据流以时间片为单位进行分割形成RDD,使用RDD操作处理每一块数据,每块数据(也就是RDD)都会生成一个Spark Job进行处理,最终以批处理的

《Hadoop MapReduce实战手册》一1.10 使用MapReduce监控UI

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第1章,第1.10节,作者: 【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者: 杨卓荦 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.10 使用MapReduce监控UI Hadoop MapReduce实战手册本节传授如何使用Hadoop的监控Web控制台来验证Hadoop的安装,以及如何监控Hadoop集群的每个部分的分配和使用。 操作步骤现在让我们来访问Hadoop的监控Web控制台。 使用浏览器访问http://MASTER_NODE:50030/,其中MASTER_NODE是主节点的IP地址。 图1-6所示的网页显示了MapReduce安装的当前状态,包括正在运行和已经完成的作业。 工作原理Hadoop的监控UI可让用户访问Hadoop配置的JobTracker,并且访问到不同的节点的安装、配置和使用信息。例如,用户可以使用UI看到当前正在运行的作业和与作业相关的日志。

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