在Eclipse里利用Sbt构建开发Scala程序的一般步骤，并用实例讲解了整个流程。...
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2014-08-04 02:03:06
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1、创建项目sp
create new project->scala->NOT SBT->next->设置项目名称'sp'
2、导入相关jar包
File->Project Structure->Libraries->点绿色'+'->java->找到spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar->OK
按照类似的方法导入scala-compiler.jar,...
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2014-08-03 20:39:35
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Apache Crunch是FlumeJava的实现，为不太方便直接开发和使用的MapReduce程序，开发一套MR流水线，具备数据表示模型，提供基础原语和高级原语，根据底层执行引擎对MR Job的执行进行优化。从分布式计算角度看，Crunch提供的许多计算原语，可以在Spark、Hive、Pig等地方找到很多相似之处，而本身的数据读写，序列化处理，分组、排序、聚合的实现，类似MapReduce各阶段的拆分都可以在Hadoop里找到影子。
本文介绍Crunch在数据表示模型、操作原语、序列化处理方面的设计和...
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2014-08-03 18:02:06
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Spark应用开发实践性非常强，很多时候可能都会将时间花费在环境的搭建和运行上，如果有一个比较好的指导将会大大的缩短应用开发流程。
本篇主要讲述如何运行KafkaWordCount，这个需要涉及Kafka集群的搭建，还是说越仔细越好。
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2014-08-02 23:13:04
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最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计，而正好又要参见CSDN博文大赛的决赛。本来想就写Spark源码分析的文章吧。但是又想毕竟是决赛，要拿出一些自己的干货出来，仅仅是源码分析貌似分量不够。因此，我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来，形成此文。为什么要参考Storm和Spark，因为没有参照效果可能不会太好，尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说，可能通过对比，更能体会到每个具体实现背后的意义。
本文对流式系统出现的背景，特点，数据HA，服务HA，节点间和计算逻辑间的消息传递，存储模型，...
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2014-08-02 18:25:23
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大数据分析技术MR ：离线计算框架Storm ：实时计算框架Spark ：内存计算框架YARN 基本架构ResourceManager? 处理客户端请求? 启动/ 监控ApplicationMaster? 监控NodeManager? 资源分配与调度NodeManager? 单个节点上的资源管理? ...
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2014-08-02 09:57:33
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经过前面文章的SparkContext、DAGScheduler、TaskScheduler分析，再从总体上了解Spark Job的调度流程1、SparkContext将job的RDD DAG图提交给DAGScheduler；2、DAGScheduler将job分解成Stage DAG，将每个Sta...
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2014-08-02 04:07:42
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近年来的大数据应用特别热，特别是Hadoop和Spark。但大家使用这些分布式文件系统和计算框架都需要一个分布式的集群环境，而大家手头一般没有多余的机器部署master和多个slave节点，就只能在VMware上多安装几个虚拟机来模拟集群的搭建，但是安装好一台虚拟机后，我想大部分的人都不想再耗时再重...
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2014-08-02 01:49:52
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1、文件系统本地性 第一次运行时数据不在内存中，需要从HDFS上取，任务最好运行在数据所在的节点上；2、内存本地性 第二次运行，数据已经在内存中，所有任务最好运行在该数据所在内存的节点上；3、LRU置换 如果数据只缓存在内存中而并没有缓存到磁盘上，此时数据被置换出内存，则从HDFS上读取； ...
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2014-08-02 01:47:22
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1、构建Spark Application运行环境；在Driver Program中新建SparkContext（包含sparkcontext的程序称为Driver Program）；Spark Application运行的表现方式为：在集群上运行着一组独立的executor进程，这些进程由spar...
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2014-08-02 01:34:22
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