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【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第一章 构建Spark集群（第五步）（6）
“决胜云计算大数据时代”Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第18期互动问答分享】Q1：Master和Driver的是同一个东西吗？两者不是同一个东西，在Standalone模式下Master是用于集群资源管理和调度的，而Driver适用于指挥Worker上的Executor通过多线的方式处理任务的； Master位于集群的管理节点，一般和 NameNode在同一个节点上；Dri
从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！第三步：启动yarn集群使用jps命令可以发现SparkMaster机器上启动了ResourceManager进程：而在SparkWorker1和SparkWorker2上则分别启动了N
“决胜云计算大数据时代”Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第17期互动问答分享】 Q1：为了加快spark shuffle 的执行速度是否可以把spark_local_dirs 指向一块固态硬盘上面，这样做是否有效果。可以把spark_local_dirs指向一块固态硬盘上面,这样会非常有效的提升Spark执行速度；同时想更快的提升Sp
7,在SparkWorker1和SparkWorker2上完成和SparkMaster同样的Hadoop 2.2.0操作，建议使用SCP命令把SparkMaster上安装和配置的Hadoop的各项内容拷贝到SparkWorker1和SparkWorker2上;8,启动并验证Hadoop分布式集群第一步：格式化hdfs文件系统：第二步：进入sbin中启动hdfs，执行如下命令：启动过程如下：此时我们
2014年9月30日，2014 Spark开发者大赛在北京正式启动。本次大赛由Spark亚太研究院联合国内领先的IT技术创新与发展的互联网媒体平台51CTO传媒及国内最大的IT在线教育平台51CTO学院在亚太范围内发起。面向云计算大数据从业者、Spark技术爱好者及数百所高校在读学生。无论是对Spark有浓厚兴趣的初学者、或者Spark应用高手，还是Spark源码级别大牛，都可以借助本次大赛，一展才华，就Spark技术与应用实践展开交流及切磋。
第四步修改配置文件slaves，如下所示：我们设置Hadoop集群中的从节点为SparkWorker1和SparkWorker2，把slaves文件的内容修改为：第五步修改配置文件core-site.xml，如下所示：把core-site.xml文件的内容修改为：上述是core-site.xml文件的最小化配置，core-site.xml各项配置可参考：http://hadoop.apache.o
把下载下来的“hadoop-2.2.0.tar.gz”拷贝到“/usr/local/hadoop/”目录下并解压：修改系统配置文件，修改~/.bashrc文件配置“HADOOP_HOME”并把“HADOOP_HOME”下的bin文件夹加入PATH中，修改完后使用source命令使配置生效。接下来在hadoop目录下按照如下命令创建文件夹：接下来开始修改hadoop的配置文件，首先进入Hadoop
“决胜云计算大数据时代”Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第15期互动问答分享】 Q1：AppClient和worker、master之间的关系是什么？:AppClient是在StandAlone模式下SparkContext.runJob的时候在Client机器上应 用程序的代表，要完成程序的r
第一步构造分布式Hadoop2.2.0集群1,在Windows 7本教程中的Spark集群运行的机器是8G的Windows内存上安装VMware虚拟机我们安装的是VMware-workstation-full-9.0.2本教程中的VMware Workstation下载地址 https://my.vmware.com
第五步：测试Spark IDE开发环境此时我们直接选择SparkPi并运行的话会出现如下错误提示：从提示中可以看出是找不到Spark程序运行的Master机器。此时需要配置SparkPi的执行环境：选择“Edit Configurations”进入配置界面：我们在Program arguments中输入“local”：此配置说明我们的程序以local本地的模式运行，配置好后保存。此时再次运行程序即
第四步：通过Spark的IDE搭建并测试Spark开发环境 Step 1：导入Spark-hadoop对应的包，次选择“File”–> “Project Structure” –> “Libraries”，选择“+”，将spark-hadoop 对应的包导入:点击“OK”确认：点击“OK”:IDEA工作完成后会发现Spark的jar包导入到了我们的工程中：Step 2：开发第
“决胜云计算大数据时代”Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第13期互动问答分享】 Q1：tachyon+spark框架现在有很多大公司在使用吧? Yahoo!已经在长期大规模使用； 国内也有公司
【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第一章 构建Spark集群（第四步）（6）
此时把我们的“firstScalaApp”的源代码修改为如下内容：此时我们点击“firstScalaApp”的右键选择“Run Scala Console”出现如下提示：这是由于我们还没有设置Java的JDK路径，点击“OK”，进入如下视图：此时我们选择最左侧的“Project”选项：此时我们选择“No SDK”的“New”初选如下视图：点击“JDK”选项：选择我们在前面安装的JDK的目录：点击“
此时重启IDEA:此时重启IDEA:重启后进入如下界面：Step 4：在IDEA中编写Scala代码： 首先在进入在我们前一步的进入界面中选择“Create New Project”：此时选在左侧列表中的“Scala”选项：为了方便以后的开发工作，我们选择右侧的“SBT”选项：点击“Next”进入下一步，设置Scala工程的名称和目录：点击“Finish”完成工程的创建：由于我们在前面选
【互动问答分享】第12期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂
配置完成后保存退出并执行source命令使配置文件生效。Step 3：运行IDEA并安装和配置IDEA的Scala开发插件：官方文档指出：我们进入IDEA的bin目录：此时，运行“idea.sh”出现如下界面：此时需要选择“Configure”进入IDEA的配置页面：选择“Plugins”，进入插件安装界面：此时点击左下角的“Install JetBrains plugin”选项进入如下页面：在左
【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第一章 构建Spark集群（第四步）（2）
Spark教程-构建Spark集群（2）
本文内容为构建Spark集群经典四部曲的第一步，从零起步构建Hadoop单机版本和伪分布式的开发环境，涉及： 开发Hadoop需要的基本软件； 安装每个软件； 配置Hadoop单机模式并运行Wordcount示例； 配置Hadoop伪分布式模式并运行Wordcount示例；
【互动问答分享】第11期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂
【互动问答分享】第4期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂
【互动问答分享】第3期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂
【互动问答分享】第2期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂
Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第一期互动问答分享】
Docker是当今云计算领域最受关注的技术，是新一代云计算技术的核心所在，是软件自动化部署的标准所在。 作为一个开源的应用容器引擎，Docker不依赖于任何语言、任何框架和系统，使用沙箱机制的Docker可以让开发者把应用打包到可移植的容器之中并能够部署到所有的主流的Linux/Unix系统上。 Docker也是最新一代虚拟化技术 ，正逐步成为PAAS轻量级虚拟化技术的标准。 本次课程，循序渐进的揭秘Docker&Spark，从Docker工作原理开始，到使用DockerFile构建并管理Image，紧接讲解PaaS下的Doker，最后解析Spark&Docker，是Spark爱好者和Docker学习者的一次技术盛宴!
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