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《Spark 官方文档》硬件配置

硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是:如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议,但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。 存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据(如:HDFS或者HBase),所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下: 只要有可能,就尽量在HDFS相同的节点上部署Spark。最简单的方式就是,在HDFS相同的节点上独立部署Spark(standalone mode cluster),并配置好Spark和Hadoop的内存和CPU占用,以避免互相干扰(对Hadoop来说,相关的选项有 mapred.child.java.opts – 配置单个任务的内存,mapred.tasktracker.map.tasks.maximun和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum – 配置任务个数)。当然,你也可以在一些通用的集群管理器上同时运行Hadoop和Spark,如:Mesos或Hadoop YARN。 如果不能将Spark和HDFS放在一起,那么至少要将它们部...

《Spark1.6.1官方文档》Spark1.6.1操作指南

本项目是 Apache Spark1.6.1方文档的中文翻译版,之前翻译过spark1.5,由于网站有组织翻译Spark1.6.1所以我又重新翻译了一下,我翻译的这一章和spark1.5一样。本次翻译主要针对对Spark感兴趣和致力于从事大数据方法开发的人员提供有价值的中文资料,希望能够对大家的工作和学习有所帮助。 这个翻译本应该在二月份完成,由于一直出差加上加班导致短短一篇文章迟迟没有完成,在此想大家表示深深的歉意。同时也希望有能力的童鞋能够一起努力推动大数据在中国的发展,让天下没有难学的技术谢谢大家。 Quick Start 交互分析(Interactive Spark ShellAnalysis with the Spark Shell) 基础(Basics) RDD上更多操作(More on RDD Operations) 缓存Caching 独立应用(Self-Contained Applications) 下一章(Where to Go from Here) 本篇文章介绍了Spark快速入门. 我们将第一次通过Spark的Shell介绍API(通过Python 或Scala...

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