ndxg.net
当前位置:首页 >> spArkhADoop配置 >>

spArkhADoop配置

spark的话内存越大越好,hadoop配置稍高点就可以了

Spark与Hadoop一样,是一种开源的集群计算环境,但在特定工作负载情况下比Hadoop更高效.Spark采用基于内存的分布式数据集,优化了迭代式的工作负载以及交互式查询.Spark采用Scala语言实现,使用Scala作为应用框架.与Hadoop

这个问题让我想起来之前看到的一篇关于spark和hadoop区别的文章,从二者的区别上基本可以分析为spark为何要在hadoop基础上搭建.看一下下面的几点:1、目的:首先需要明确一点,hadoophe spark 这二者都是大数据框架,即便如此二

一般都是要先装hadoop的,如果你只是玩spark on standalon的话,就不需要,如果你想玩spark on yarn或者是需要去hdfs取数据的话,就应该先装hadoop.

是的. 1、下载spark. 下载的是不含hadoop的版本:spark-1.6.0-bin-without-hadoop 2、将spark安装到各机器上的/usr/lib目录下. 安装后路径为: /usr/lib/spark-1.6.0-without-hadoop 3、在各机器上创建spark用户,用户组设置为hadoop. sudo useradd spark -g hadoop -m

如果只是以伪分布式模式安装spark,可以不安装hadoop,因为可以直接从本地读取文件.如果以完全分布式模式安装spark,由于我们需要使用hdfs来持久化数据,一般需要先安装hadoop.

Spark standalone模式下使用的是Spark自带的资源调度框架,但是一般我们把数据保存在HDFS上,也就是用HDFS做数据的持久化,所以hadoop还是需要配置,但是可以只配置HDFS相关的,而Hadoop YARN不需要配置.

Spark的安装分为几种模式,其中一种是本地运行模式,只需要在单节点上解压即可运行,这种模式不需要依赖Hadoop 环境.运行 spark-shell 本地模式运行spark-shell非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME$

1、 Spark VSHadoop哪些异同点Hadoop:布式批处理计算强调批处理用于数据挖掘、析Spark:基于内存计算源集群计算系统目让数据析更加快速, Spark 种与 Hadoop 相似源集群计算环境两者间存些同处些用同处使 Spark 某些工作负载面表

这里是结合Hadoop2.0使用的1,download :http://spark.incubator.apache.org/downloads.html选择prebuilt:中hadoop2的下载,hadoop安装就不介绍了,spark节点可以不是hadoop节点,可以是一个hadoop客户端.2,download scala,http://www.

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.ndxg.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com