spark快速大数据分析的源码怎么使用 怎么使用hadoop spark集群做数据处理

spark快速大数据分析的源码怎么使用

如果你没有这方面的专业知识的话，肯定是没法下手去做的，是需要大数据方面专业的人才才能解决的，必须学过java，linux，mysql，hadoop，spark的工具才能使用，还谈不上熟练的层次呢。柠檬学院大数据。

怎么使用hadoop spark集群做数据处理

先创建hadoop组
sudo addgroup hadoop
然后再建一个hadoop用户加入到hadoop组，（前一个为组，后一个为用户）
sudo adduser -ingroup hadoop hadoop
然后输入密码，接下来一路ENTER
完成创建
配置用户的环境变量 ！

hadoop怎么数据分析

Hadoop被设计用来在大型数据集上能进行有效的工作。Hadoop有一个专为大尺寸文件(如几G)设计的文件系统(HDFS)。因此，如果你的数据文件尺寸只是几M的话，建议你合并(通过zip或tar)多个文件到一个文件中，使其尺寸在几百M到几G范围内。HDFS把大文件们拆分存储到以64MB或128MB或更大的块单元中。
如果你的数据集相对较小，那它就不会是hadoop的巨型生态系统的最佳使用之地。这需要你去对你的数据比以往理解更多一些，分析需要什么类型的查询，看看你的数据是否真得“大”。另一方面，只是通过数据库的大小来测量数据可能是骗人的，因为你的计算量可能会更大。 有时你可能会做更多的数学计算或分析小数据集的排列，这些可以远远大于实际的数据。所以关键是要“了解你的数据，并且很清楚它”。你的数据仓库或是其它数据源中可能拥有数个TB的数据。然而，在建立 Hadoop 集群前，你必须考虑到数据的增长。

spark 可以做离线数据分析吗

1. spark在市面上，招的岗位较少，估计只有类似EMC这样的公司用用吧。
2. hadoop高延迟批处理大吞吐，spark低延迟小文件处理，场景不一样。从需求出发，看T 1或延迟1个小时的数据，在业务场景上是可以接受的。而且spark的mapreduce程序用scala写。hadoop用java写。大军不一样，成熟程度也不一样。

如何从菜鸟成长成spark大数据高手

第一阶段：熟练掌握Scala语言
1，spark框架是采用scala语言写的，精致优雅。想要成为spark高手，你就必须阅读spark源码，就必须掌握scala。 
2，虽然现在的spark可以使用多种语言开发，java,python，但是最快速和支持最好的API依然并将永远是Scala的API，所以必须掌握scala来编写复杂的和高性能的spark分布式程序。 
3尤其是熟练掌握Scala的trait,apply,函数式编程，泛型，逆变，与协变等。
　　第二阶段：精通spark平台本身提供给开发折的API
1，掌握spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用。 
2，掌握Spark中的款依赖和窄依赖，lineage机制。 
3，掌握RDD的计算流程，如Stage的划分，spark应用程序提交给集群的基础过程和Work节点基础的工作原理。
　　第三阶段：深入Spark内核
此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分： 
1，通过源码掌握Spark的任务提交， 
2，通过源码掌握Spark的集群的任务调度， 
3，尤其要精通DAGScheduler,TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步细节。
　　第四阶段：掌握Spark上的核心框架的使用
Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流式处理，图技术，机器学习，nosql查询等方面具有明显的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其框架： 
sparksql,spark streaming等 
1，spark streaming是出色的实时流失处理框架，要掌握，DStream,transformation和checkpoint等。 
2，spark sql是离线统计分析工具，shark已经没落。 
3，对于spark中的机器学习和Graphx等要掌握其原理和用法。
　　第五阶段：做商业级的spark项目
通过一个完整的具有代表性的spark项目来贯穿spark的方方面面，包括项目的框架设计，用到的技术的剖析，开始实现，运维等，完善掌握其中的每一个阶段和细节，以后你就可以从容的面对绝大多数spark项目。
　　第六阶段：提供spark解决方案
1，彻底掌握spark框架源码的每一个细节， 
2，根据步同的业务场景的需要提供spark在不同场景的解决方案， 
3，根据实际需要，在spark框架基础上经行2次开发，打造自己的spark框架。