我的大数据之旅-执行第一个Spark应用：蒙特·卡罗算法求PI

最新推荐文章于 2024-04-14 22:15:45 发布
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分类专栏： Spark 大数据 文章标签： Spark PI
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27991405/article/details/101427690
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本文详细介绍了如何使用Apache Spark的spark-submit命令提交SparkPi任务，包括指定Master地址、程序入口、executor内存及CPU核数等关键参数的设置方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

提交任务

[fengling@hadoop129 spark-2.4.4-bin-hadoop2.7]$ bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
> --master spark://hadoop129:7077 \
> --executor-memory 1G \
> --total-executor-cores 2 \
spark-submit参数说明
--master指定Master的地址
--class程序入口
--executor-memory指定每个executor可用内存
--total-executor-cores指定每个executor使用的cup核数

 

 

 

 

 

 

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Spark实例演示之SparkPi
04-04 8308
1.贴上源码 def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi").setMaster("spark://hadoop1:7077").setJars(List("/home/kaiseu/MyProject/IdeaProjects/week2/out/artifacts/week2
Spark自带求π的算法：蒙特卡洛算法
qq_33265875的博客
05-03 1597
标题Spark自带求π的算法：蒙特卡洛算法 ** 1.在我们对spark集群进行压力测试时，通常会选择spark自带计算π的类来进行测试，那么spark内部到底是如何求π的呢？我们这里先上一段测试脚本： ** bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cl...
蒙特·卡罗方法求PI
xmmxjycqupt的专栏
07-13 1729
蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
分享一波spark里面的小东西，求圆周率 PI的蒙特·卡罗算法
qq_37455179的博客
04-24 538
#首先进入spark安装目录 cd /spark #然後提交任务命令 bin/spark-submit –class org.apache.spark.examples.SparkPi –master spark://node01:7077 –executor-memory 1G –total-executor-cores 1 examples/jars/spark-examples_2...
Spark 安装配置启动,蒙特·卡罗算法求PI
我们始终是路人
01-20 539
Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了内存内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在内存内分析运算。Spark在内存内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。[
Spark中的Pi Estimation
Vi的博客
07-11 714
源码 思路源码from pyspark.sql import SparkSession from random import random from operator import add # Pi Estimation def inside(p): x, y = random(), random() # 随机生成x,y坐标，在圆内或圆上则返回True return x*
多台主机进行蒙特卡罗算法求pi
06-10
可以使用分布式计算的方法，将蒙特卡罗算法在多台主机上并行执行，从而加速计算过程。具体实现方法如下： 1. 将计算任务分配给多台主机，每台主机独立计算一部分数据，例如每台主机计算1亿次试验。 2. 每台主机...
大数据技术之Spark入门（二）Spark运行模式
大数据Spark教程
12-20 462
2.1 Spark安装地址 1．官网地址 http://spark.apache.org/ 2．文档查看地址 https://spark.apache.org/docs/2.1.1/ 3．下载地址 https://spark.apache.org/downloads.html 2.2 重要角色 2.2.1 Driver（驱动器） Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的...
大数据之 - Spark应用程序环境搭建和代码举例
大数据Spark教程
12-09 255
今天先简单说说如何搭建Spark的运行环境以及运行一个简单的例子。我把例子放到了Github上，也方便下载。 https://github.com/githubdominic/spark-hello-world.git Spark提供了多语言的接口，Scala，Java，Python等，本文以Java为例。 Java环境搭建 我的运行环境是： Macbook Pro mac...
大数据学习笔记之Spark：Spark基础解析
大数据Spark教程
12-20 554
第1章Spark概述 spark的产生背景 spark是如何产生的，这要先送大数据说起，大数据是如何产生的？Google就是处理大数据的，网页和网页之间有很多的关联关系，为了处理排序啊这些算法，所以Google就发明了，Google就发布了三个论文，基于这三个论文的开源，实现了Hadoop、Hdfs、MapReduce、Hbase等，但是感觉好像每次MapReduce只能处理一次数据...
关于Spark中计算圆周率Pi的理论原理——蒙特卡洛（随机试验法）
我的代码管家---houwenbin的专栏
12-29 2205
搬代码： from __future__ import print_function # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work f
Spark Monte Carlo
张嘉睿的博客
06-24 271
蒙特卡罗（Monte Carlo）算法计算圆周率的主要思想如下： 给定边长为R的正方形，画其内切圆，然后在正方形内随机打点，设点落在圆内的概为P，则根据概率学原理： P = 落在圆内点的数量/正方形内点的数量 = 圆面积 / 正方形面积 ＝ PI * R * R / 2R * 2R = PI / 4。即 PI=4P。 这样，当随机打点足够多时，统计出来的概率就非常接近于PI的四分之一了。请根据蒙特卡洛思想来估计 Pi 的值。 在 DSPPCode.spark.pi 中创建 PiSimulatorImpl,
SparkPI 蒙特卡罗求圆周率
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从这一系列开始，我会带着大家一起了解我们的机器学习，了解我们spark机器学习中的MLIib算法库，知道它大概的模型，熟悉并认识它。同时，本篇文章为个人spark免费专栏的系列文章，有兴趣的可以收藏关注一下，谢谢。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
【Spark分布式内存计算框架——Spark 基础环境】3. 快速入门（下）案例：词频统计、 运行圆周率
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