转载 Spark 0.9 & Shark 0.9安装手册

最新推荐文章于 2025-11-25 19:39:25 发布
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#大数据 #spark #shark #hive #Hadoop

本文分享了两篇关于Spark和Shark安装过程的详尽文章链接，由EricVan和xioaxu790撰写，内容覆盖了从准备到完成安装的所有步骤，适合初学者及遇到安装难题的技术人员参考。
研究Spark & Shark的安装，找到几篇写的比较全面和详细的好文章，转载一下；

[url]http://www.hellofjn.com/blog/index.php/archives/258[/url]，by Eric Van，非常详细；
[url]http://www.aboutyun.com/thread-8442-1-1.html[/url]，by xioaxu790，这篇也可以；
Shark, Spark SQL, Hive on Spark以及SQL On Spark的未来
SmartSi
06-20 1645
随着Spark SQ的引入以及Hive On Apache Spark的新功能（HIVE-7292）的引入，我们对这两个项目的立场以及它们与Shark的关系有了很多的关注。在今天的Spark Summit上，我们宣布我们正在停止Shark的开发，并将资源全部集中在Spark SQL上，这将为现有Shark用户提供一个Shark特色的圈子(will provide a superset of Sha
Spark SQL
是个吃不饱的人
11-06 675
Spark SQL
Spark 0.9.1和Shark 0.9.1分布式安装指南
一见
05-12 1302
目录 目录 1 1. 约定 1 2. 安装Scala 1 2.1. 下载 2 2.2. 安装 2 2.3. 设置环境变量 2 3. 安装Spark 2 3.1. 部署 2 3.2. 下载 3 3.3. 安装 3 3.4. 配置 3 3.4.1. 修改conf/spark-env.sh 3 3.4.2. 修改conf/slaves 3 4. 启动Spark 3 5. 安
Spark：SparkSQL与Hive on Spark（Shark）的比较
不花的花和尚的博客
09-19 4360
简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系   一、关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。   架构 Spark的架构如下图所示，主要包含四大组件：Driver、Master、Worker和Executor。   Spark特点 Spark可以部署在YARN上...
spark和shark
sardtass的专栏
03-20 2505
配置了hadoop和hive进行测试，发现测试结果并不理想，听其他公司说使用spark可以提高计算速度。 安装spark比较顺利，按网上查到的安装就可以了。 shark的安装就麻烦多了，因为新出了0.9.0和0.9.1，网上查到的大部分都是0.7的安装方法，直接配置上就行了，0.9下下来一看只有1.5M，放上去报没有找到jar包，无法执行，查了半天，发现得自己编译，本地32位ubuntu，服务
Shark, Spark SQL, Hive on Spark, 以及SQL on Apache Spark的未来
__kingzone__的专栏
08-08 1361
随着Spark SQL的引入和新的Hive on Apache Spark方向的努力（HIVE-7292），许多人询问我们在这两个项目中的位置，以及它们与Shark的关系。在今天的Spark峰会上，我们宣布，我们停止了Shark的开发，并会专注于Spark SQL，它将提供Shark特性的超集，以便于现有的Shark用户继续使用。Spark SQL提供了从Shark 0.9的无缝升级，以及一些诸如通
CDH3u4环境下部署Spark+Shark
04-09 9318
Hadoop版本： CDH3u4 Spark版本： spark-0.9.1-rc3 Sharkb
Shark与Spark SQL关系
漫游学海之旅
12-02 4380
在2014年7月1日的Spark Summit上，Databricks宣布终止对Shark的开发，将重点放到Spark SQL上。Databricks表示，Spark SQL将涵盖Shark的所有特性，用户可以从Shark 0.9进行无缝的升级。 本次Databricks推广的Shark相关项目一共有两个，分别是Spark SQL和新的Hive on Spark（HIVE-7292），在
hive,shark,sparkSQL,hive on spark,impala,drill比较
weixin_34146805的博客
08-13 1293
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Spark论文思想之-基于RDD构建的模型（Shark的来龙去脉）
初心江湖路的博客
06-03 501
3.1 介绍 首先RDD提供以下功能： 跨集群的不可变存储（在Spark中，记录是指Java Object） 使用键对数据进行分区控制 考虑分区的粗粒度运算符 由于是内存计算，所以低延迟 3.2 在RDD上实现其它模型的技术 在专业引擎里，不只是数据运算符，而且存储格式、甚至访问方法都被优化了。如SQL引擎如Shark是以面向列的格式处理数据，同时一个图计算引擎如GraphX在数据被创建索引的...
数据仓库系统Shark.zip
07-16
Shark 是一个大型的数据仓库系统为 Spark 的设计与 Apache Hive 兼容。它处理 Hive QL 的性能比 Apache Hive 快 30 倍。支持 Hive 查询语言、元存储、序列化格式和用户自定义函数。 要求： Scala 2.10.3 AMPLab's...
淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南
Ob_API20230201的博客
11-23 891
淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！
Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结
2501_94108919的博客
11-23 405
充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。
数字世界的“1”：创新驱动与变革的起点
2501_94094887的博客
11-21 547
摘要：数字“1”作为二进制基础单位，在数字化浪潮中扮演核心角色。从计算机底层运算到大数据分析，从人工智能学习到物联网连接，“1”贯穿技术演变的各个环节。它不仅是信息流动的最小单元，更是推动智能化社会发展的关键要素。未来随着5G、区块链等技术的进步，“1”将持续赋能数字社会，构建更高效、智能的世界。这一简单符号背后，蕴含着驱动科技变革与社会转型的巨大能量。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
最新发布
2402_85236482的博客
11-25 563
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
zhengzaifeidelushang的博客
11-24 99
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
阿里云服务器的适用场景
gaize1213的博客
11-24 175
需GPU加速的AI训练、推理场景（如图像识别、NLP）可选择阿里云GPU实例（如vgn7i-vws）或弹性加速计算实例（EAIS），配合PAI平台快速部署模型。多人在线游戏、实时通信等低延迟场景可使用阿里云的高主频计算型实例（如hfg7）或GPU实例（如gn7i）。基于Kubernetes的容器化应用可使用阿里云容器服务（ACK），配合ECI（弹性容器实例）实现秒级扩容，适合微服务架构。4K视频转码、实时直播等场景可选择视频编码型实例（如vep7）或FPGA实例，结合媒体处理服务（MPS）提升处理效率。
全链路追踪技术：分布式系统调试的未来
2509_93943145的博客
11-24 394
如果支付服务突然抽风，运维不用再逐个服务查日志，直接盯着链路拓扑图就能看到红色告警亮在支付服务节点上，连耗时统计都精确到毫秒级。有些团队更绝，连数据库慢查询都做埋点，把ORM框架执行的SQL语句耗时也纳入追踪范围，真正实现端到端全覆盖。想象一下，以前排查问题像是在黑箱里摸鱼，现在直接变成了看高清监控回放：哪个服务处理慢了、哪个节点报错了、数据在哪个环节丢失了，全都一目了然。从问题定位到性能优化，再到容量规划，这条技术路线正在成为分布式系统的“神经系统”，让原本黑盒化的微服务架构真正变得透明可观测。
Java Elasticsearch 实战指南
码上红尘仙的博客
11-24 395
Java Elasticsearch 实战指南
实时大数据分析：掌握Spark与Shark技术
1. Spark和Shark的安装与配置 2. Spark核心概念理解，包括RDD的概念、转换（Transformations）和行动（Actions）操作 3. Spark内建的高级数据处理功能，如DataFrame、Dataset和Spark SQL 4. Spark的性能优化技巧，...
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