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一、工具下载: 1、spark下载 目前最新的是2.1.1,spark 2.0开始api和之前的还是有比较多的变化,因此如果选择2.0以上版本,最好看一下api变化,下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html.

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这个章节的内容包含 •基本数据结构 oList oSet oTuple oMaps •函数组合器 omap oforeach ofilter ozip opartition ofind odrop and dropWhile ofoldRight and foldLeft oflatten oflatMap o广义的函数组合器 o如何处理好Map?

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1 下载地址: www.scala-lang.org 2 这里下载的是 scala-2.11.1.msi, 本身就可以在window上运行,安装时要指定最好不要将scala安装到带有空格的路径,否则可能在运行“scala”命令的时候报“此时不应有 \scala\bin\scala.bat)。”的错误提示。 3 关于 idea支撑scala的配置,见 idea 集成 maven和scala.note。

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一、mapreduce入门 1、什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件: HDFS:分布式存储系统 MapReduce:分布式计算系统 YARN: hadoop 的资源调度系统 Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等

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1.MapReduce作业运行流程 2.Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程

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"数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。

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配置优化都是修改server.properties文件中参数值 1.网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数 num.network.threads=xxx # broker处理磁盘IO的线程数 num.io.threads=xxx 建议配置: 一般num.network.threads主要处理网络io,读写缓冲区数据,基本没有io等待,配置线程数量为cpu核数加1. num.io.threads主要进行磁盘io操作,高峰期可能有些io等待,因此配置需要大些。配置线程数量为cpu核数2倍,最大不超过3倍.

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