深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.3　阅读环境准备-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.3　阅读环境准备

2017-05-01 578

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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深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.2　Spark初体验

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

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第2章，第2.10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。 2.10 挂载HDFS（Fuse-DFS） Hadoop MapReduce实战手册Fuse-DFS项目使我们能够在Linux上挂载HDFS（也支持许多其他版本的Unix）作为标准的文件系统。这样做，可以允许任何程序或用户使用类似于传统的文件系统的方式访问HDFS和与HDFS交互。准备工作系统中必须安装以下软件： Apache Ant（http://ant.apache.org/）；Fuse和fuse开发包。Fuse开发文件可以通过Redhat/Fedora安装fuse-devel RPM或者Debian/Ubuntu安装libfuse-dev软件包的方式获得。JAVA_HOME必须设置为指向JDK的环境，而不是JRE。要挂载HDFS文件系统，还需要具备操作系统节点的root权限。以下攻略假定你已经预先内置了libhdf...

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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