概览 Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用 Spark mr问题 mr->spark? 开发不爽 mr两个过程 速度不快 m存硬盘r存hdfs 框架多样性 批处理 流式处理 Spark特征 http://spark.apache.org/ 速度快 内存和磁盘 都比mr快 易用 支持多语言 命令行直接运行 通用性 同一个应用程序同时引用库 运行 可运行在hdfs之上计算 Spark生态系统对比Hadoop生态系

Hulu，因为尚未进入中国，知道它的人远不如知道YouTube和优酷、土豆。而在美国，Hulu已经将Google Video挤出局成为全美排名第10的视频网站。今天，来自Hulu，负责大数据团队基础架构开发的梁宇明老师，将为我们分享Hulu的Spark On YARN之路。

最近几年关于Apache Spark框架的声音是越来越多，大家通过Google搜索更多关于Spark的信息。然而很多人对Apache Spark的认识存在误解，在这篇文章中，将介绍我们对Apache Spark的几个主要的误解，以便给那些想将Apache Spark应用到其系统中的人作为参考。

微软开源了MMLSpark，用于Apache Spark的的深度学习库。MMLSpark可以与微软认知工具包和OpenCV完美整合。虽然SparkML可以建立可扩展的机器学习平台，绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层API上。MMLSpark旨在简化PySpark中的重复性工作。

Spark Streaming是Spark API的一个可横向扩容，高吞吐量，容错的实时数据流处理引擎，Spark能够从Kafka、Flume、Kinesis或者TCP等等输入获取数据，然后能够使用复杂的计算表达式如map,reduce,join和window对数据进行计算。

直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。Hadoop和Spark并不是非此即彼的关系，也不是说一方是另一方的简易替代者。两者彼此兼容，这使得这对组合成为一种功能极其强大的解决方案，适合诸多大数据应用场合。

Bossie奖是英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了13款最佳开源大数据工具，Spark、Beam都名列榜单之上。

Bossie奖是英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了13款最佳开源大数据工具，Spark、Beam都名列榜单之上。

IDEA中创建Scala项目启动代码时主要报错信息为： Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.Predef$.refArrayOps([Ljava/lang/Object;)Lscala/collection/mutable/ArrayOps; 说明 IDEA当前的程序运行所使用的Scala SDK与代码中使用 Linu（或本地机器）启动Scala SDK的版本不一致导致无法找到对应的方法。 查看ide

Spark运行架构 运行框架 Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。 如下图所示，它展示了一个 Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driver 表示 master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的 Executor 则是 slave，负责实际执行任务。 核心组件 Driver Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。Driver 在 Spar

对于关联性较强的图,找出来的连通图非常大,这时串行化的极大团算法,仍然会耗时很久,这里利用剪枝的思想减少样本数据量,但是对于大图,优化空间有限。

我们将要介绍Spark On Yarn详细配置过程，包括服务器分布以及Spark的部署全部过程。