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问题导读
1.什么是spark?
2.spark编程模型是什么?
3.spark运维需要具有什么知识?
4.spark如何监控?
5.如何搭建开发spark?
2014-05-30 Spark1.0.0 Relaease 经过11次RC后终于发布,虽然还有不少bug,还是很令人振奋。作为一个骨灰级的老IT,经过很成一段时间的消沉,再次被点燃激情,决定近几年内投入Spark的队伍,去见证Spark的不断强大。在最初的阶段,将作为Spark的布道者,宣传和介绍Spark,最终将选择某一个方向,深入研究和编写代码。
随着国家对软件安全的重视,,看看这几天股市中软件股的表现,可以预见,在今后很长一段时间内,开源软件将越来越受到重视。作为大数据处理平台的开源软件Spark,由于其一体化的解决方案、高效的代码编写速度、高速的计算能力,将不断在大数据阵营中脱颖而出。
在本文中,所使用的软件有:
Spark 1.0.0
- 官方下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html
- 其中Spark1.0.0 for hadoop2的直接下载地址:http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz
- 源代码的直接下载地址:http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0.tgz
- 自编译的部署包:百度盘 (pan.baidu.com) /s/1dDmqK4h#dir/path=%2Fdeploy
- spark-1.0.0-bin-2.2.0.tgz是基于hadoop2.2.0的安装部署包
- spark-1.0.0-techyon-bin-2.2.0.tgz是基于hadoop2.2.0和techyon0.41的安装部署包
- spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar是基于hadoop2.2.0的Spark1.0.0应用程序开发包
Hadoop 2.20
Java 7UP21
Maven 3.05
Scala 2.10.4
本线路分成6个部分Spark内存计算框架,逐步完善整体。文中涉及的实验和代码都是基于Spark1.0.0开发环境快速搭建一文中实验环境。
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1:预览篇
为什么要学习Spark?
2:原理篇
Spark1.0.0 运行架构基本概念
- RDD 细解
- Spark RDD
- Spark Streaming RDD
- Spark SQL RDD
- MLLib RDD
- GraphX RDD
- DAG Scheduler 细解
- Task Scheduler 细解
- Spark1.0.0 Standalone 运行架构实例解析
- Spark1.0.0 on YARN 运行架构实例解析
- Spark1.0.0 on Mesos 运行原理解析
- Spark1.0.0 编程模型解析
Spark Streaming运行架构基本概念
3:运维篇
部署篇
- Spark1.0.0 源码编译和部署包生成
- Spark1.0.0 on YARN 模式部署
- Spark1.0.0 on Mesos 模式部署
- Spark1.0.0 Standalone模式部署
- Spark1.0.0 Standalone HA实现
配置篇
- Spark1.0.0属性配置
- Spark1.0.0环境变量配置
- Spark1.0.0日志配置
- Spark1.0.0 history server 配置
- Spark1.0.0 job server配置
运行篇
- Spark1.0.0应用提交工具spark-submit
- Spark1.0.0交互工具spark-shell
监控篇
- Spark1.0.0 UI监控解读
- 用ganglia监控Spark1.0.0
优化篇
- Spark1.0.0 的一些小经验
- Spark1.0.0 性能调优
4:Spark生态环境
Spark1.0.0 生态环境
Spark SQL 简介
Spark MLlib 简介
Spark GraphX 简介
BlinkDB 简介
SparkR 简介
相关系统比较
Apache Hadoop MapReduce
Apache Tez
Storm
5:开发篇
Spark1.0.0 开发环境快速搭建
Spark1.0.0 应用
Spark1.0.0 和 Hbase
Spark1.0.0 和 RDBMS
SparkStreaming 和 flume
Spark SQL和hive
Spark1.0.0 案例
历史数据和实时数据分析
欺诈检测
推荐系统
6:源码篇
Spark1.0.0 源码研读环境搭建
一张图看懂Spark源码
Spark1.0.0内核解读
spark-submit 源码分析
RDD 解读
DAG Schedule 解读
Task Scheduler 解读
Spark AKKA 解读
Spark log4j 解读