Spark(1)——Spark的安装

本文介绍了Apache Spark的基本概念,包括其支持的开发语言、主要组件及应用领域,并详细讲述了如何在CentOS 6.5环境下搭建Spark测试开发环境,涵盖环境准备、配置文件编辑、启动过程及Spark UI的访问。

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一.Spark简介

支持多种开发语言:Scala,Java,Python, R

涉及的领域

Spark Core数据的离线分析      ->  MapReduce

Spark Streaming数据在在线分析   ->  (实时处理) Strom

SparkSQL                 ->   功能上与Hive类似,性能上比Hive高

……

二.搭建Spark测试开发环境

2.1.环境准备

系统: centos 6.5

上传解压;tar -xvf spark-1.5.0-bin-hadoop2.6.tgz

2.2.编辑配置文件

vi conf/spark-env.sh.template

加入SPARK_LOCAL_IP= 本机的ip地址

复制刚才的文件:

cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh

2.3.启动

./bin/spark-shell --master=local 

启动说明

Spark-shell (相当于driver),可以将代码发送集群运行,也可以在单机下运行进入到spark的安装目录

./bin/spark-shell --master=local  连接到本地服务,并使用单线程

./bin/spark-shell --master=local[n] 连接到本地服务,并使用n个单线程

./bin/spark-shell --master=local[*]连接到本地服务,*表示尽可能多得使用本地线程

./bin/spark-shell --master=集群地址  连接到spark集群当中spark://master的地址:7077

2.4.spark UI访问

ip:4040

如果在虚拟机之外访问不到,请关闭防火墙。

在排除此间错误时应确保虚拟机和宿主机能ping通。

2.5.退出:

 用:qCtrl+c退出spark-shell

内容概要:本文档详细介绍了基于事件触发扩展状态观测器(ESO)的分布式非线性车辆队列控制系统的实现。该系统由N+1辆车组成(1个领头车和N个跟随车),每辆车具有非线性动力学模型,考虑了空气阻力、滚动阻力等非线性因素及参数不确定性和外部扰动。通过事件触发ESO估计总扰动,基于动态面控制方法设计分布式控制律,并引入事件触发机制以减少通信和计算负担。系统还包含仿真主循环、结果可视化等功能模块。该实现严格遵循论文所述方法,验证了观测误差有界性、间距误差收敛性等核心结论。 适合人群:具备一定编程基础,对非线性系统控制、事件触发机制、扩展状态观测器等有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①研究分布式非线性车辆队列控制系统的理论与实现;②理解事件触发机制如何减少通信和计算负担;③掌握扩展状态观测器在非线性系统中的应用;④学习动态面控制方法的设计与实现。 其他说明:本文档不仅提供了详细的代码实现,还对每个模块进行了深入解析,包括非线性建模优势、ESO核心优势、动态面控制与传统反步法对比、事件触发机制优化等方面。此外,文档还实现了论文中的稳定性分析,通过数值仿真验证了论文的核心结论,确保了系统的稳定性和有效性。建议读者在学习过程中结合代码进行实践,并关注各个模块之间的联系与相互作用。
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