Spark Streaming 是 Spark 核心 API 的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。 Spark Streaming 支持从多种数据源获取数据，包括 Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kin...

本节将介绍如何实际动手进行 RDD 的转换与操作，以及如何编写、编译、打包和运行 Spark 应用程序。 启动 Spark Shell Spark 的交互式脚本是一种学习 API 的简单途径，也是分析数据集交互的有力...

Spark 生态圈是加州大学伯克利分校的 AMP 实验室打造的，是一个力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据应用的平台。 AMP 实验室运用大数据、...

本节将首先介绍 Spark 的运行架构和基本术语，然后介绍 Spark 运行的基本流程，最后介绍 RDD 的核心理念和运行原理。 Spark 总体架构 Spark 运行架构如图 1 所示，包括集群资源管理器（Cluster ...

Spark 的核心是建立在统一的抽象弹性分布式数据集（Resiliennt Distributed Datasets，RDD）之上的，这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成，能够在同一个应用程序中完成大数据处理。本节...

Spark 是加州大学伯克利分校 AMP（Algorithms，Machines，People）实验室开发的通用内存并行计算框架。 Spark 在 2013 年 6 月进入 Apache 成为孵化项目，8 个月后成为 Apache 顶级项目。 Spark...

本节将对 Hadoop MapReduce 的工作机制进行介绍，主要从 MapReduce 的作业执行流程和 Shuffle 过程方面进行阐述。通过加深对 MapReduce 工作机制的了解，可以使程序开发者更合理地使用 MapReduc...

单词计数是最简单也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一，可以称为 MapReduce 版“Hello World”。单词计数的主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。本节通过单词计数实例来阐述...

MapReduce 就是将输入进行分片，交给不同的 Map 任务进行处理，然后由 Reduce 任务合并成最终的解。 MapReduce 的实际处理过程可以分解为 Input、Map、Sort、Combine、Partition、Reduce、Outpu...