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这个模板列出了一个Spark应用所需的东西:导入Python库,模块常量,用于调试和Spark UI的可识别的应用名称,还有作为驱动程序运行的一些主要分析方法学
简略描述下Spark的执行。本质上,Spark应用作为独立的进程运行,由驱动程序中的SparkContext协调
编写Spark应用与之前实现在Hadoop上的其他数据流语言类似。代码写入一个惰性求值的驱动程序(driver program)中,通过一个动作(action),驱动代码被分发到集群上
Spark是个通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,提供高效内存计算
在讲授使用Hadoop进行分布式计算时,我发现很多可以通过在本地伪分布式节点(pseudo-distributed node)或以单节点模式(single-node mode)讲授
IPython notebook对数据科学家来说是个交互地呈现科学和理论工作的必备工具,它集成了文本和Python代码。对很多数据科学家,IPython notebook是他们的Python入门
为了减少Spark输出 – 你可以设置$SPARK_HOME/conf下的log4j。首先,拷贝一份$SPARK_HOME/conf/log4j.properties.template文件
设置Spark方法流程
经过对 Linux 系统有了一定了解和熟悉后,想对其更深层次的东西做进一步探究。这当中就包括系统的启动流程
linux内核实现了control group功能(cgroup,since linux 2.6.24),可以支持将进程分组,然后按组来划分各种资源。
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