DAGScheduler主要用于在任务正式提交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作，包括：创建job,将DAG中的RDD划分到不同的Stage,提交Stage等等。SparkContext中创建DAGScheduler的代码如下所示：

/** * 模拟数据 数据格式如下： * * 日期 卡口ID 摄像头编号 车牌号 拍摄时间 车速 道路ID 区域ID * date

在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：RDD —> Dataframe —> Dataset. 如果同样的数据都给到这三个数据结构，

通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器。下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例。override def merge: Unit = other match {. 通过上面代码，就可以同时统计两个变量的值了，当然如果需要更多，可以扩展。

* 导入包，支持把一个RDD隐式转换为DataFrame,

--deploy-mode: 是否发布你的驱动到worker节点 或者作为一个本地客户端 *. application-jar: 打包好的应用jar,包含依赖. 这个URL在集群中全局可见。spark-shell提示的，网址，比如hadoop102:40

本文介绍一下rdd的基本属性概念、rdd的转换/行动操作、rdd的宽/窄依赖。RDD表示可以并行操作的元素的不变分区集合。RDD提供了许多基本的函数供我们进行数据处理。RDD的计算是以分区为单位进行的。分区器针对键值型RDD而言的，将key传入分区器获取唯

// New stage creation may throw an exception if, for example, jobs are run on a. // HadoopRDD whose underlying HDFS files have b

并且比Java中的装饰器来的更彻底，借助Scala的抽象控制特性，这一系列RDD不代表任何实际数据，也不负责装载数据，描述的是纯粹的逻辑抽象DAG，只有调用了尾函数后才会触发逻辑DAG的执行。

今天的学习主要是了解spark生态体系以及观看了子雨大数据之Spark入门教程的介绍，现将对spark的初步了解以及日后可能会用到的一些知识总结如下：。Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发通用内存并行计算框架。Spark拥有DAG执行引擎，支持在

我们可以先运行一个示例程序 SparkPi，执行如下命令：。1 [_0_8_centos spark]# ./bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is roughly"

在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习、机器学习在当前有哪些典型应用、机器学习的核心思想、常用的框架有哪些，该如何进行选型等相关问题。本章中，将介绍Spark的机器学习库，对比Spark当前两种机器学习库的区别，同时介绍Spark机器学习库的应用场景以及

Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通

ln -s /usr/lib/spark-current/jars/scala-library-2.11.12.jar /usr/lib/hive-current/lib/scala-library-2.11.12.jarln -s /usr/lib/sp

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab 所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于

在尾部添加下面配置，绑定hadoop的配置文件路径。所有服务器都需要按要求修改配置。# 这里根据具体需要进行修改，如果你运行的是python2版本的程序，则不需要修改，python3的话后面需要安装相关环境。保存退出后，运行命令，让配置马上生效。拷贝spa

在机器node1解压spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz到/mydata，并重命名文件夹为/mydata/spark-2.4.4。spark是一个计算引擎，查看文件wordcount.py可以看到实现同样的功能，其代码量远小于mapr

mvn -T 4 -Pyarn -Phadoop-2.8 -Dhadoop.version=2.8.4 -DskipTests clean package. ./dev/make-distribution.sh --name hadoop2.8 --tg

） 将 hive/lib/mysql-connector-java-8.0.14.jar 拷贝到 spark-244/jars/mysql-connector-java-8.0.14.jar. scala> hc.sql.show+---+---

本地模式Spark单机运行，一般用于开发测试。Standalone模式构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。Spark on Yarn模式Spark客户端直接连接Yarn。四种分布式部署方式各有利弊，通常需要根据实