スパークシェルコマンドとは何ですか？

Apacheのスパーク-展開。 Sparkアプリケーションは、 spark -submitを使用して、 Sparkアプリケーションをクラスターにデプロイするために使用されるシェルコマンドです。統一されたインターフェースを介して、それぞれのクラスターマネージャーをすべて使用します。

では、どのようにしてスパークシェルを呼び出しますか？

SparkシェルからSparkを実行する

Spark-on-YARNインストールディレクトリに移動し、Sparkバージョンをコマンドに挿入します。 cd / opt / mapr / spark / spark- <バージョン> /
次のコマンドを発行して、SparkシェルからSparkを実行します。Spark2.0.1以降の場合：./ bin / spark-shell--masteryarn--deploy-modeclient。

上記のほかに、どのようにスパークシェルを停止しますか？ Sparkシェルで「exit（）」と入力した場合、これはCtrl + Cと同等であり、SparkContextを停止しません。これはシェルを終了するために非常に一般的に使用されます。代わりにCtrl + Dと同等であると、SparkContextが停止します。

また、質問は、スパークシェルはどのように機能するのかということです。

スパーク-シェルは何もありませんが、Scalaは、スパークコンテキストと呼ばれるオブジェクトSCを作成するスパークバイナリでREPLをベース。 spark - shellの一部として、numエグゼキュータについて説明しました。これらは、使用されるワーカーノードの数と、タスクを並行して実行するためのこれらの各ワーカーノードのコアの数を示します。

collect（）はsparkで何をしますか？

collect （func） collectは、データセットの要素を配列としてドライバープログラムに返します。 collectは、戻り値を表示するために、 Spark変換の例などの以前に提供された例でよく使用されます。たとえば、REPLは、配列の値をコンソールに出力します。

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Sparkバージョンを確認するにはどうすればよいですか？

2つの答え

Sparkシェルターミナルを開き、コマンドを入力します。
sc.versionまたはspark-submit--version。
最も簡単な方法は、コマンドラインで「spark-shell」を起動することです。が表示されます。
Sparkの現在アクティブなバージョン。

Sparkプログラムが最初に行う必要があるのは、クラスターへのアクセス方法をSparkに指示するSparkContextオブジェクトを作成することです。 SparkContextを作成するには、最初に、アプリケーションに関する情報を含むSparkConfオブジェクトを作成する必要があります。 JVMごとにアクティブにできるSparkContextは1つだけです。

RDDとは何ですか？

復元力のある分散データセット（ RDD ）は、Sparkの基本的なデータ構造です。これは、オブジェクトの不変の分散コレクションです。 RDDは、安定したストレージ上のデータまたは他のRDDのいずれかに対する決定論的操作によって作成できます。 RDDは、並行して操作できるフォールトトレラントな要素のコレクションです。

ダグスパークとは何ですか？

（有向非巡回グラフ）Apache SparkのDAGは、頂点とエッジのセットです。頂点はRDDを表し、エッジはRDDに適用される操作を表します。 Spark DAGでは、すべてのエッジがシーケンスの前から後へと方向付けられます。

Spark Shellで.scalaを実行するにはどうすればよいですか？

解決

ステップ1：セットアップ。与えられたサンプルデータをコードで使用します。ここからデータをダウンロードして、どこにでも保存できます。
ステップ2：コードを書く。組織をインポートします。アパッチ。
ステップ3：実行。コードをファイルに記述しました。それでは、spark-shellで実行してみましょう。

PySparkを起動するにはどうすればよいですか？

PySparkは、ビッグデータアプリケーションを実行するための並列分散エンジンであるSparkを使用するためのPythonAPIです。 PySparkの使用を開始する方法

新しいConda環境を開始します。
PySparkパッケージをインストールします。
Java8をインストールします。
変化 '。
PySparkを起動します。
PySparkを使用して円周率を計算してください！
次のステップ。

どうすればスパークジョブを作成できますか？

Sparkジョブの作成方法-6.2

[ジョブデザイン]ノードを右クリックし、コンテキストメニューで[ビッグデータバッチジョブの作成]を選択します。
[フレームワーク]ドロップダウンリストから、[Spark]を選択します。
「名前」、「目的」、および「説明」フィールドに、それに応じて説明情報を入力します。

Sparkはいつキャッシュする必要がありますか？

次の状況では、キャッシュをお勧めします。

反復的な機械学習アプリケーションでのRDDの再利用。
スタンドアロンのSparkアプリケーションでRDDを再利用する場合。
RDDの計算にコストがかかる場合、キャッシングは、1つのエグゼキュータが失敗した場合のリカバリのコストを削減するのに役立ちます。

Spark送信後はどうなりますか？

スパークジョブが送信されたときはどうなりますか？クライアントは、スパークユーザアプリケーションコードを送信すると、ドライバは、暗黙的に論理的有向非巡回グラフ（DAG）に変換し、アクションを含むコードに変換します。次に、クラスターマネージャーは、ドライバーに代わってワーカーノードでエグゼキューターを起動します。

スパークドライバーとは何ですか？

スパークドライバは、データのRDDSに変換し、アクションを宣言し、マスターにそのようなリクエストを送信するプログラムです。実際には、ドライバーは、SparkContextを作成し、特定のSparkマスターに接続するプログラムです。

スパーククラスターとは何ですか？

クラスターは、 Sparkをインストールするためのプラットフォームに他なりません。 Apache Sparkは、ビッグデータ処理用のエンジンです。クラスター上で分散モードでSparkを実行できます。クラスターには、マスターとn個のワーカーがあります。クラスタを形成するホストマシンのリソースをスケジュールして分割します。

スパークコアとは何ですか？

Spark Coreは、 Sparkプロジェクト全体の基本単位です。これは、スパークRDD（弾性分散データセット）として知られる特別なデータ構造を利用するなど、すべてのタスクのディスパッチなどの機能の一種、スケジューリング、入出力操作を提供します。これは、RDDを定義および操作するAPIのホームです。

Pysparkをインストールするにはどうすればよいですか？

ここでは、ノートパソコンにpysparkをローカルにインストールする手順を説明します。手順：1. Pythonのをインストールします。2.ダウンロードスパークがpyspark 4.変更にpysparkのための実行パスをインストールします3。

Pythonをインストールします。
Sparkをダウンロードします。
pysparkをインストールします。
pysparkの実行パスを変更します。

Db2®WarehouseWebコンソールを開きます。
[監視]> [ワークロード]をクリックします。
[スパーク]タブをクリックします。
ユーザー名をクリックして、対応するクラスターのSpark監視ページを開きます。
キャンセルするアプリケーションの強制終了リンクをクリックします。

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