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《Spark与Hadoop大数据分析》——3.1 启动 Spark 守护进程

3.1 启动 Spark 守护进程 如果你计划使用 Standalone 的集群管理器,则需要启动 Spark 的主机(master)和工作机(worker)的守护进程(daemon),它们是 Spark 架构的核心组件。守护进程的启动/停止在不同的发行版里略有差异。Hadoop 发行版(如 Cloudera、Hortonworks 和 MapR)会把 Spark 作为服务,并把 YARN 作为默认的资源管理器。这意味着在默认情况下所有 Spark 应用程序都会在 YARN 框架上运行。但是,要使用 Spark 的 Standalone 资源管理器,我们就需要启动 Spark 的主机和工作机角色。如果你计划使用 YARN 资源管理器,就不需要启动这些守护进程。请根据你使用的发行版类型,按照以下步骤进行操作。所有这些发行版的下载和安装

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.2 学习Spark的核心概念

3.2 学习Spark的核心概念 在本节,我们要了解 Spark 的核心概念。Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD)。因此,我们要了解 RDD 是什么,以及提供内存级性能和容错的 RDD 中包含的运算。但是,首先我们要学习使用 Spark 的方法。 3.2.1 使用 Spark 的方法 使用 Spark 有两种方法,即 Spark Shell 和 Spark 应用程序。 1. Spark Shell 这是可以利用 Scala、Python 或 R 进行数据探索的交互式命令行(read-eval-print loop,REPL)功能: 要获取 spark-shell 选项的完整列表,请使用以下命令: 探索 Spark Scala shell Scala shell 提供了许

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