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apachespark源码下载

 发布时间：2022-04-11 19:27:56

⑴ org.apache.spark.api.java.optional在哪个包下

如果你想看源码的话：https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/java/org/apache/spark/api/java/Optional.java
如果你只想导入包的话（了解不多，1.6版本可以导入google的optional，网络“com.google.common”，2.1版本已有自己的optional）：在spark-core_对应版本号.jar。

⑵ spark最佳实践电子版 spark是什么版本

《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写，是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块，包括SQL处理引擎Shark和Spark SQL、流式处理引擎Spark Streaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。
《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学《Spark大数据处理技术》，读者能够熟悉和掌握Spark这一当前流行的大数据框架，并将其投入到生产实践中去。
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》根据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。
通过上面两本熟悉Spark的原理架构以及应用，想深入学习的话，还有《Apache Spark源码剖析》，它全面、系统地介绍了Spark源码，深入浅出。

⑶ apache spark是什么意思

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，是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境。

2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。

目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。

⑷ spark独立模式还需要编译吗

spark有三种集群部署方式：

1、独立部署模式standalone，spark自身有一套完整的资源管理方式

2、架构于hadoop之上的spark集群

3、架构于mesos之上的spark集群

尝试了下搭建第一种独立部署模式集群，将安装方式记录如下：

环境ubuntu 12.04 （两台），部署方式是和hadoop类似，先在一台机器上部署成功后直接将文件打包拷贝到其他机器上，这里假设现在A机器上部署，并且A为master，最后B为slave

A和B均上创建用户spark

sudo useradd spark
以后spark的目录在集群所有机器的/home/spark/spark下(第一个spark是用户名，第二个spark是spark文件目录名)

保证A能无密码登陆到B上的spark用户，在ssh里面设置

这部分是现在master机器(A)上配置

0 首先保证A能无密码方式ssh至localhost和B ，具体方式参见： 点击打开链接

0.1 在A机器上执行

ssh-keygen -t rsa
cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
ssh localhost
那么A可以实现无密码登陆localhost

0.2 在B机器上执行

ps -e|grep ssh
如果出现：

695 ? 00:00:00 sshd

1754 ? 00:00:00 ssh-agent

若没有sshd那么在B上执行

sudo apt-get install openssh-server
在B上安装ssh服务端(ubuntu有可能默认只有agent端)

0.3 在B上执行：

ssh-keygen -t rsa
scp spark@A:~/.ssh/authorized_keys ~/.ssh
第一句是为了保证在B上有.ssh目录

第二句是将A的公钥拷贝到B上，从而实现A无密码访问B

0.4 在A上执行gedit ~/.ssh/config添加

user spark
这里是为了A以默认用户spark无密码登陆B，其实这一步没有必要，因为A和B机器上都是在spark用户下操作的，那么机器A的saprk执行ssh B也是以spark用户登陆的

1 每台机器确保有java ，一个简单的方式：

sudo apt-get install eclipse
2 需要maven编译spark源码 ，下载maven 点击打开链接 ，随便下载一个版本

简单的方式：

sudo apt-get install maven
复杂的方式：

wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/maven/maven-3/3.2.2/binaries/apache-maven-3.2.2-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-maven-3.2.2-bin.tar.gz
mv apache-maven-3.2.2-bin.tar.gz maven
sudo mv maven /usr/local
然后gedit /etc/profile末尾添加如下：

#set maven environment
M2_HOME=/usr/local/maven
export MAVEN_OPTS="-Xms256m -Xmx512m"
export PATH=$M2_HOME/bin:$PATH
验证maven安装成功：

source /etc/profile
mvn -v
出现类似语句：Apache Maven 3.2.2 (; 2014-06-17T21:51:42+08:00)

3 下载spark， 点击打开链接 ，注意不要下载带有hadoop之类字样的版本，而是source package比如spark-1.0.0.tgz

tar -zxvf spark-1.0.0.tgz
mv spark-1.0.0 spark
cd spark
sh make-distribution.sh
最后一步会

编译spark源码

，过程可能有点长，取决于网络和机器配置，我的用了19min，编译成功类似如下图(图来自网上)：

4 配置spark

4.1 gedit ./conf/spark-env.sh在spark-env.sh末尾添加如下：

export SPARK_MASTER_IP=A
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export MASTER=spark://${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}
注意这里的SPARK_MASTER_IP我觉得还是设置为master机器的IP地址比较好，这里我假设master的hostname是A

SPARK_WORKER_INSTANCES表示slave机器的数目,这里只有B一台故设为1

4.2 gedit ./conf/slaves添加B的hostname,这里B机器的hostname假设就为B故在文件中追加一个B即可。文件里原来有一个localhost如果你想要master同时也为worker机器那么可保留该行，否则可以删除

5 验证master机器A能否单机启动spark

⑸ 如何修改spark中的example

（1） 下载spark源码，地址https://github.com/apache/spark
（2） 导入到IDE中，可以用IDEA这个编辑器，找到example这个项目
就可以编辑了，前提是你要熟悉scala

⑹ 如何使用intellij搭建spark开发环境

注意，客户端和虚拟集群中hadoop、spark、scala的安装目录是一致的，这样开发的spark应用程序的时候不需要打包spark开发包和scala的库文件，减少不必要的网络IO和磁盘IO。当然也可以不一样，不过在使用部署工具spark-submit的时候需要参数指明classpath。
1：IDEA的安装
官网jetbrains.com下载IntelliJ IDEA，有Community Editions 和& Ultimate Editions，前者免费，用户可以选择合适的版本使用。
根据安装指导安装IDEA后，需要安装scala插件，有两种途径可以安装scala插件：
启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Configure -> Plugins -> Install JetBrains plugin... -> 找到scala后安装。
启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Open Project -> File -> Settings -> plugins -> Install JetBrains plugin... -> 找到scala后安装。

如果你想使用那种酷酷的黑底界面，在File -> Settings -> Appearance -> Theme选择Darcula，同时需要修改默认字体，不然菜单中的中文字体不能正常显示。2：建立Spark应用程序
下面讲述如何建立一个Spark项目week2（，正在录制视频），该项目包含3个object：
取自spark examples源码中的SparkPi
计词程序WordCount1
计词排序程序WordCount2

A：建立新项目
创建名为dataguru的project：启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Create New Project -> Scala -> Non-SBT -> 创建一个名为week2的project（注意这里选择自己安装的JDK和scala编译器） -> Finish。
设置week2的project structure
增加源码目录：File -> Project Structure -> Meles -> week2，给week2创建源代码目录和资源目录，注意用上面的按钮标注新增加的目录的用途。


增加开发包：File -> Project Structure -> Libraries -> + -> java -> 选择
/app/hadoop/spark100/lib/spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar
/app/scala2104/lib/scala-library.jar可能会提示错误，可以根据fix提示进行处理

B：编写代码
在源代码scala目录下创建1个名为week2的package，并增加3个object（SparkPi、WordCoun1、WordCount2）：


SparkPi代码
package week2

import scala.math.random
import org.apache.spark._

/** Computes an approximation to pi */
object SparkPi {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi")
val spark = new SparkContext(conf)
val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
val n = 100000 * slices
val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
val x = random * 2 - 1
val y = random * 2 - 1
if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
}.rece(_ + _)
println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
spark.stop()
}
}
复制代码

WordCount1代码

package week2

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.SparkContext._

object WordCount1 {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length == 0) {
System.err.println("Usage: WordCount1 <file1>")
System.exit(1)
}

val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount1")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).receByKey(_ + _).take(10).foreach(println)
sc.stop()
}
}
复制代码

WordCount2代码

package week2

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.SparkContext._

object WordCount2 {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length == 0) {
System.err.println("Usage: WordCount2 <file1>")
System.exit(1)
}

val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount2")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).receByKey(_ + _).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10).foreach(println)
sc.stop()
}
}
复制代码

C：生成程序包
生成程序包之前要先建立一个artifacts，File -> Project Structure -> Artifacts -> + -> Jars -> From moudles with dependencies，然后随便选一个class作为主class。


按OK后，对artifacts进行配置，修改Name为week2，删除Output Layout中week2.jar中的几个依赖包，只剩week2项目本身。


按OK后， Build -> Build Artifacts -> week2 -> rebuild进行打包，经过编译后，程序包放置在out/artifacts/week2目录下，文件名为week2.jar。

3：Spark应用程序部署
将生成的程序包week2.jar复制到spark安装目录下，切换到用户hadoop，然后切换到/app/hadoop/spark100目录，进行程序包的部署。具体的部署参见应用程序部署工具spark-submit 。

⑺ GitHub上面有哪些经典的java框架源码

⑻ spark mllib算法接口源码在什么地方查看

1.1LDA实例实例步骤：1）加载数据返回的数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；用户可以读取指定目录下的数据，通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。2）建立模型模型参数设置说明：k:主题数，或者聚类中心数DocConcentration：文章分布的超参数(Dirichlet分布的参数)，必需>1.0TopicConcentration：主题分布的超参数(Dirichlet分布的参数)，必需>1.0MaxIterations：迭代次数setSeed：随机种子CheckpointInterval：迭代计算时检查点的间隔Optimizer：优化计算方法，目前支持"em","online"3）结果输出topicsMatrix以及topics(word,topic))输出。实例代码如下：[java]viewplainimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.mllib.clustering.LDAimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsobjectlda{defmain(args:Array[String]){//0构建Spark对象valconf=newSparkConf().setAppName("lda")valsc=newSparkContext(conf)Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)//1加载数据，返回的数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]//其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量//可以读取指定目录下的数据，通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可valdata=sc.textFile("data/mllib/sample_lda_data.txt")valparsedData=data.map(s=>Vectors.dense(s.trim.split('').map(_.toDouble)))//=parsedData.zipWithIndex.map(_.swap).cache()//2建立模型，设置训练参数，训练模型/***k:主题数，或者聚类中心数*DocConcentration：文章分布的超参数(Dirichlet分布的参数)，必需>1.0*TopicConcentration：主题分布的超参数(Dirichlet分布的参数)，必需>1.0*MaxIterations：迭代次数*setSeed：随机种子*CheckpointInterval：迭代计算时检查点的间隔*Optimizer：优化计算方法，目前支持"em","online"*/valldaModel=newLDA().setK(3).setDocConcentration(5).setTopicConcentration(5).setMaxIterations(20).setSeed(0L).setCheckpointInterval(10).setOptimizer("em").run(corpus)//3模型输出，模型参数输出，结果输出//Outputtopics.Eachisadistributionoverwords(matchingwordcountvectors)println("Learnedtopics(asdistributionsovervocabof"+ldaModel.vocabSize+"words):")valtopics=ldaModel.topicsMatrixfor(topic<-Range(0,3)){print("Topic"+topic+":")for(word<-Range(0,ldaModel.vocabSize)){print(""+topics(word,topic));}println()}}}

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