集群中 Spark 集群模式的安装过程配置过程并测试 Spark 的一些基本使用方法。Spark history server就是为了应对这种情况而产生的，通过配置，Spark应用程序在运行完应用程序之后，将应用程序的运行信息写入指定目录，而Spark h

elastic search是一个分布式的搜索引擎，支持对数亿的数据进行秒级的查询操作。其底层使用了lucene来进行存储，对lucene进行了分布式的封装，同时在数据进入时进行了translog以实现fail over。在将elastic search时

其规模及数量都还在不断增加。本文我们将介绍不包含在Spark核心源代码库的各种外部框架。Spark试图解决的问题涵盖的面很广，跨越了很多不同领域，使用这些框架能帮助降低初始开发成本，充分利用开发人员已有的知识。要使用Spark库，你首先必须了解的东西是Sp

12.fold:通过op函数聚合各分区中的元素及合并各分区的元素，op函数需要两个参数，在开始时第一个传入的参数为zeroValue,T为RDD数据集的数据类型，，其作用相当于SeqOp和comOp函数都相同的aggregate函数

>java-version. javaversion"1.8.0_77". 2MAVENInstallation. >mvn--version. >sudoapt-getinstallunzip. >sudoap

RDD是Spark中对数据和计算的抽象，是Spark中最核心的概念，它表示已被分片，不可变的并能够被并行操作的数据集合。对RDD的操作分为两种transformation和action。在Spark中，提供丰富的transformation和action操

mvn clean package -Djava.version=1.7 -Dhadoop.version=2.3.0 -DskipTests修改配置：tachyon-env.sh

DevOps(6)Spark Deployment on VM 21. Workers Sync from Masterunder SPARK_HOME/conf/spark-env.shIt works in cluster mode.#SCALA_HO

绍SparkSQL的RegisterFunction，也就是说可以动态创建函数用于SQL查询，其实际作用类似于HiveUDF。SparkRDD可以通过反射推断Schema或编码指定Schema的方式转换为SchemaRDD，将SchemaRDD创建为“数据

1）RDD是Spark最核心最精髓的部分，spark将所有数据都抽象成RDD。2）Scheduler是Spark的调度机制，分为DAGScheduler和TaskScheduler。2）RDD是弹性分布式数据集，是只读的分区记录集合。rdd1是一个Mapp

在以往的博客一天一个函数系列中，我们集中精力攻克了一座又一座的spark中那些晦涩的语法，收获了不少知识。如果以战喻，那就是我们的游击战取得了局部的显著效果。但是要想撼动整个spark-streaming大厦，还需要对整个运行时的机制有一个深入性的了解，知

许多机构将Spark与Alluxio一同创建，以提高工作效率和数据可管理性。去哪儿最近在生产中部署了Alluxio，他们的Spark流媒体工作平均加速了15倍，在高峰时段加速了300倍。一些Spark工作会减速或无法完成，但是有了Alluxio，就可以很快

组件Spark应用在集群上以独立的进程集合运行，在你的主程序中以SparkContext对象来调节。特别的，为了在集群上运行，SparkContext可以与几个类型的集群管理器相连接，这些集群管理器可以在应用间分配资源。一旦连接，Spark需要在集群上的线