Spark 官方文档概览3.0.1

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#spark #大数据

本文档概览了Spark 3.0.1的主要内容，包括安全、下载、运行案例和在集群上的启动。强调了Spark的安全特性，默认关闭，但在集群部署中可通过堡垒机平衡安全和便捷性。推荐使用Java 8。详细介绍了编程指南、API文档、部署指南及其他重要文档，涵盖RDD、SQL、流处理、机器学习、图数据处理等多个方面，并提供了外部资源链接，如Spark官网、社区和培训资料。

Spark 官方文档概览3.0.1

背景

  1. 官方文档地址
    https://spark.apache.org/docs/latest/
    在这里插入图片描述

1. 概览

在这里插入图片描述

2. 安全

在这里插入图片描述
spark默认安全功能是关闭的，因为安全特性会对数据传输，数据访问等做更多校验，一定程度影响性能和使用便捷性。
一般spark集群部署时会设置一台堡垒机，spark集群之间安全性设置会弱化，但堡垒机的安全特性会提升到最高。这样可以兼顾安全性和集群的使用便捷性。

3. 下载

在这里插入图片描述
这里注意，java版本最好使用java8。这也是目前企业开发中主流的java版本

4. 运行案例程序和Shell客户端

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Spark官方文档-SparkCore
06-22 551
快速开始 RDD 1.Spark 的主要抽象是一个分布式弹性数据集（RDD），可以从 Hadoop InputFormats（例如 HDFS 文件）或通过转换其他RDD来创建RDD。 val textFile = spark.read.textFile("README.md") 2.可以通过调用某些操作直接从 RDD中获取值，或者转换RDD以获得新的值 textFile.count() textFile.first() // First item in this Dataset 3.
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06-22 317
概述 Spark Streaming 是核心 Spark API 的扩展，它支持实时数据流的可扩展、高吞吐量、容错流处理。支持多个数据源操作，Kafka, Kinesis, or TCP sockets等；并且可以使用复杂算法来处理数据，像高级别功能表达map，reduce，join和window。 在内部，它的工作原理如下。Spark Streaming 接收实时输入的数据流，并将数据分成批处理，然后由 Spark 引擎处理以批处理生成最终的结果流。 Spark Streaming 提.
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07-24
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
spark官方文档中文版
11-26
spark官方文档中文版...
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注重版权，尊重他人劳动 转帖注明原文地址：http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html Spark主要提供三种位置配置系统： 环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中； java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法： 编程的方式（程序中...
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06-01 1003
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