在Spark中内置支持两种系列化格式：（1）、Java serialization；（2）、Kryo serialization。在默认情况下，Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架，它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化，虽然Java系列化非常灵活，但是它的性能不佳。然而我们可以使用Kryo 库来系列化，它相比Java serialization系列化高效，速度很快（通常比Java快1 w397090770 9年前 (2015-04-23) 14706℃ 0评论15喜欢
Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架。其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解。虽然Spark是在操作大数据集上很有优势，但是它仍然需要将数据持久化存储，HDFS是最通用的选择，和Spark结合使用，因为它基于磁盘的特点，导致在实时应用程序中会影响性能（比如在Spark Streaming计算中）。而且Spark内置就不支持事务提交( w397090770 9年前 (2015-04-22) 10169℃ 0评论8喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 在本博客的《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据。本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据。 和基于Receiver接收数据不一样，这种方式 w397090770 9年前 (2015-04-21) 28403℃ 1评论26喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。可以说，任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据，这里将会介绍两种方法：（1）、使用Receivers和Kafka高层次的API；（2） w397090770 9年前 (2015-04-19) 33672℃ 0评论33喜欢
Spark 1.2.2和Spark 1.3.1于美国时间2015年4月17日同时发布。两个都是维护版本，并推荐所有1.3和1.2的Spark使用用户升级到相应的版本。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoopspark 1.2.2（稳定版本） spark 1.2.2主要是维护版本，修复了许多Bug，是基于Spark 1.2的分支。并推荐所有使用1. w397090770 9年前 (2015-04-18) 5176℃ 0评论3喜欢
据估计，到2017年底，90%的CPU cycles 将会致力于移动硬件，移动计算正在迅速上升到主导地位。Spark为此重新设计了Spark体系结构，允许Spark在移动设备上运行Spark。 Spark为现代化数据中心和大数据应用进行设计和优化，但是它目前不适合移动计算。在过去的几个月中，Spark社区正在调研第一个可以在移动设备上运行架构的可 w397090770 9年前 (2015-04-14) 8013℃ 0评论10喜欢
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个广泛应用于统计计算和统计制图的优秀编程语言，但是其交互式使用通常局限于一台机器。为了能够使用R语言分析大规模分布式的数据，UC Berkeley给我们带来了SparkR，SparkR就是用R语言编写Spark程序，它允许数据科学家分析 w397090770 9年前 (2015-04-14) 12835℃ 0评论17喜欢
Apache Kafka近年来迅速地成为开源社区流行的流输入平台。同时我们也看到了Spark Streaming的使用趋势和它类似。因此，在Spark 1.3中，社区对Kafka和Spark Streaming的整合做了很多重要的提升。主要修改如下： 1、为Kafka新增了新的Direct API。这个API可以使得每个Kafka记录仅且被处理一次(processed exactly once)，即使读取过程中出现了失 w397090770 9年前 (2015-04-10) 16770℃ 0评论24喜欢
Spark Streaming是近实时(near real time)的小批处理系统。对给定的时间间隔(interval)，Spark Streaming生成新的batch并对它进行一些处理。每个batch中的数据都代表一个RDD，但是如果一些batch中没有数据会发生什么事情呢？Spark Streaming将会产生EmptyRDD的RDD，它的定义如下：[code lang="scala"]package org.apache.spark.rddimport scala.reflect.ClassTagimport w397090770 9年前 (2015-04-08) 10109℃ 1评论11喜欢
这里说明一点：本文提到的解决Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驱动的方法是针对单机模式(也就是local模式)。在集群环境下，下面的方法是不行的。这是因为在分布式环境下，加载mysql驱动包存在一个Bug,1.3及以前的版本 --jars 分发的jar在executor端是通过Spark自身特化的classloader加载的。而JDBC driver manager使用的则是系统默认的classloader w397090770 9年前 (2015-04-03) 19052℃ 3评论15喜欢
