spark教程-1.sparkcore
时间: 2023-04-25 12:02:00 浏览: 130
Spark教程-1:Spark Core
Spark Core是Spark的核心组件,它提供了分布式任务调度、内存计算和数据存储等功能。Spark Core的主要特点是支持内存计算,可以将数据存储在内存中,从而提高计算速度。Spark Core还支持多种数据源,包括HDFS、HBase、Cassandra、Amazon S3等。
Spark Core的主要API是RDD(Resilient Distributed Datasets),它是Spark的基本数据结构。RDD是一个不可变的分布式数据集合,可以在集群中进行并行计算。RDD支持多种操作,包括转换操作和行动操作。转换操作可以将一个RDD转换成另一个RDD,而行动操作可以触发计算并返回结果。
Spark Core还提供了一些高级API,包括Spark Streaming、Spark SQL和MLlib等。Spark Streaming可以实现实时数据处理,Spark SQL可以实现SQL查询,而MLlib可以实现机器学习算法。
总之,Spark Core是Spark的核心组件,提供了分布式任务调度、内存计算和数据存储等功能。它的主要API是RDD,支持多种操作。同时,Spark Core还提供了一些高级API,包括Spark Streaming、Spark SQL和MLlib等。
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spark2-2.4.0.cloudera2-1.cdh5.13.3.p0.1041012-el6.parcel下载
下载spark2-2.4.0.cloudera2-1.cdh5.13.3.p0.1041012-el6.parcel的步骤如下:
1. 打开浏览器,进入Cloudera官方网站(https://www.cloudera.com/)。
2. 在网站上找到“产品与服务”或类似的选项,并点击进入。
3. 在产品与服务页面,找到Spark分布式计算框架,点击进入Spark的相关页面。
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5. 在Spark 2.4.0版本的下载页面,浏览列表,找到适用于您操作系统的版本,这里是cloudera2-1.cdh5.13.3.p0.1041012-el6.parcel。
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请注意,下载过程可能需要登录Cloudera网站或提供一些额外的信息。确保您完成了所有必需的步骤,并遵循官方网站的指示来全面下载spark2-2.4.0.cloudera2-1.cdh5.13.3.p0.1041012-el6.parcel。
spark.spark-conf.spark.sql.orc.impl=native
Spark是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据处理任务。Spark提供了丰富的API和工具,可以在分布式环境中高效地进行数据处理和分析。
在Spark中,spark.sql.orc.impl参数用于指定ORC文件格式的实现方式。ORC(Optimized Row Columnar)是一种高效的列式存储格式,可以提供更好的性能和压缩比。该参数有以下几种可选值:
1. native:使用本地ORC实现。这是Spark默认的ORC实现方式,它依赖于本地系统上已安装的ORC库。
2. hive:使用Hive的ORC实现。Hive是另一个大数据处理框架,它也支持ORC格式,并提供了自己的ORC实现。
3. orc:使用Spark内置的ORC实现。这是一个纯Java实现的ORC读写器,不依赖于外部库。
如果你在Spark配置文件中设置了spark.sql.orc.impl=native,那么Spark将使用本地ORC实现来读写ORC文件。