如果对1个rdd作用于一个function，其实是对里面的每个split做function，1个split就是一个partition. （可选）对于有一个Hashpartition对应于key-value类型的rdd，sortbykey对应一个range-

Hereismysteps.FirstofallIdoascan. None. None. None. None. None. None. 243074. %spark.dep. z.load("mysql:mysql-connector-jav

看过Alexey博文的同学应该都知道，他对Spark理解地非常深入，读完他的“spark-architecture”这篇博文，有种醍醐灌顶的感觉，从JVM内存分配到Spark集群的资源管理，步步深入，感触颇多。因此，在周末的业余时间里，将此文的核心内容译成

② spark使用分布式内存计算及流处理方式，在速度上有明显优势；而hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将所有数据写回到物理存储介质上；④ spark本身没有一个分布式存储系统，这样，spark程序就能直接使用HDFS上的数据；

分布式系统的原则： 可伸缩性， 没有单点失效， 高可靠性，数据本地性。这是很常见的分布式系统的基本原则。这个大家可以参考王总以前的一篇 CSDN文章。另外，数据是存储在HDFS中的，Mesos上的Spark与HDFS进行了绑定，Spark会无缝使用HDFS

amqpHost: String,amqpPort: Int,amqpUsername: String,amqpPassword: String,amqpVhost: String,queueName: String,storageLevel: Stora

/usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/lib/ext. editthisfile. Addthisline. FixtheJCEProblem. 2.FatJar?Unzip

DevOps(5)Spark Deployment on VM1. Old Environment1.1 Jdkjava version "1.6.0_45"Switch version on ubuntu system.>sud

由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext. Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，

本系列共两篇文章，主要探讨如何将Ignite和Spark进行集成。下面简要地回顾一下在第一篇文章中所谈到的内容。Ignite是一个分布式的内存数据库、缓存和处理平台，为事务型、分析型和流式负载而设计，在保证扩展性的前提下提供了内存级的性能。Spark是一个

本系列共两篇文章，会探讨如何将Ignite和Spark进行集成。Ignite是一个分布式的内存数据库、缓存和处理平台，为事务型、分析型和流式负载而设计，在保证扩展性的前提下提供了内存级的性能。Spark是一个流式数据和计算引擎，通常从HDFS或者其他存储中

2）filter : 返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成。3）flatMap : 类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素。这个操作在其它框架，称为CoGroup. Func函数接受2个参数，返回一个值

随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来。在Spark中提供了三个地方用于配置：。并且可以通过 SparkConf对象或者Java 系统属性进行设置；　　2、环境变量：这个可以分别对每台机器进行相应的设置，比如IP。这个可