深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.2　Spark初体验-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.2　Spark初体验

2017-05-01 496

1.2　Spark初体验

本节通过Spark的基本使用，让读者对Spark能有初步的认识，便于引导读者逐步深入学习。

1.2.1　运行spark-shell

要运行spark-shell，需要先对Spark进行配置。

1）进入Spark的conf文件夹：

cd ~/install/spark-1.2.0-bin-hadoop1/conf

2）复制一份spark-env.sh.template，命名为spark-env.sh，对它进行编辑，命令如下：

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

vim spark-env.sh

3）添加如下配置：

export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1

export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1

4）启动spark-shell：

cd ~/inst

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《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一3.6　惰性操作

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3章，第3.6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。 3.6　惰性操作 RDD的创建和转换方法都是惰性操作。当应用调用一个返回RDD的方法的时候，Spark并不会立即执行运算。比如，当你使用SparkContext的textFile方法从HDFS中读取文件时，Spark并不会马上从硬盘中读取文件。类似地，RDD转换操作（它会返回新RDD）也是惰性的。Spark会记录作用于RDD上的转换操作。让我们考虑如下示例代码。上面三行代码看起来很快就会执行完，哪怕textFile方法读取的是一个包含了10TB数据的文件。这其中的原因是当你调用textFile方法时，它并没有真正读取文件

2017-05-02

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1.3　阅读环境准备准备Spark阅读环境，同样需要一台好机器。笔者调试源码的机器的内存是8 GB。源码阅读的前提是在IDE环境中打包、编译通过。常用的IDE有IntelliJ IDEA、Eclipse。笔者选择用Eclipse编译Spark，原因有二：一是由于使用多年对它比较熟悉，二是社区中使用Eclipse编译Spark的资料太少，在这里可以做个补充。在Windows系统编译Spark源码，除了安装JDK外，还需要安装以下工具。（1）安装Scala 由于Spark 1.20版本的sbt里指定的Scala版本是2.10.4，具体见Spark源码目录下的文件\project\plugins.sbt，其中有一行：scalaVersion := "2.10.4"。所以选择下载scala-2.10.4.msi，下载地址：http://ww

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