스파크 다운로드

스파크 다운로드

이 후에는 다운로드 폴더에서 Spark tar 파일을 찾을 수 있습니다. 이제 이러한 5만 번호를 스파크 샘플 이라고 부르는 탄력적 분산 데이터 집합 (RDD)에 배치 해 보겠습니다. 스파크 분석을 수행 할 수 있는이 RDD입니다. 프로그래밍 가이드: Spark RDD 프로그래밍 가이드 및 Spark SQL, 데이터 프레임 및 데이터 집합 가이드. Python 또는 Scala에 익숙한 개발자를 위해 최적화 된 빠른 시작 가이드는 Spark 작업에 대 한 액세스 가능한 소개입니다. Maven과 함께-T 옵션을 사용 하 여 둘 이상의 스레드를 사용 하 여 Spark를 빌드할 수 있습니다 “Maven 3의 병렬 빌드”를 참조 하십시오. 자세한 문서는 프로젝트 사이트의 “스파크 구축”에서 확인할 수 있습니다. 스칼라의 최신 버전을 다운로드 합니다. 우리는 현재 스칼라 2.11.6 버전을 사용 하 고 있습니다. 다운로드가 완료 되 면 다운로드 폴더에서 Scala tar 파일을 찾을 수 있습니다.

다운로드 폴더에서 tar 파일을 찾을 수 있는 Scala의 현재 버전을 다운로드 하십시오. Spark에는 예제 디렉터리에 여러 샘플 프로그램이 함께 제공 됩니다. 그 중 하나를 실행 하려면, 사용 합니다. 예: Spark의 기본 log4j 프로필 사용: 조직/아파치/스파크/log4j-defaults 속성 스파크는 알고 있는 사람들의 이메일에 대해서만 알려주는 방법으로 소음을 줄여줍니다. 창의력을 위해 공간을 확보 하 고 마음의 평화를 얻을. Spark를 시작 하 고 실행 하는 가장 간단한 방법 중 하나는 Spark를 포함 하는 MapR 샌드박스를 사용 하는 것입니다. MapR은 Hadoop의 간소화 된 배포에 연결 된 자습서를 제공 합니다. Spark는 Hadoop 코어 라이브러리를 사용 하 여 HDFS 및 기타 Hadoop 지원 스토리지 시스템과 통신 합니다. 다른 버전의 Hadoop에서 프로토콜이 변경 되었기 때문에 클러스터가 실행 되는 버전과 동일한 버전에 대해 Spark를 빌드해야 합니다. Spark를 구성 하는 방법에 대 한 개요는 온라인 설명서의 구성 가이드를 참조 하세요. Hadoop의 HDFS 또는 Hive와 같은 데이터 스토리지 시스템에 대 한 선택적 링크를 포함 한 빌드 옵션은 Spark의 온라인 설명서에서 자세히 설명 합니다. 프로젝트에 기여 하기 시작 하는 방법에 대 한 정보는 Spark에 기여 가이드를 참조 하세요.

아파치 스파크 2.3.0 2. x 라인의 네 번째 릴리스입니다. 이 릴리스에서는 새로운 Kubernetes 스케줄러 백엔드와 함께 구조화 된 스트리밍의 연속 처리에 대 한 지원이 추가 되었습니다. 다른 주요 업데이트에는 새로운 데이터 원본 및 구조화 된 스트리밍 v2 Api와 다양 한 PySpark 성능 향상이 포함 됩니다.

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