SparkR初探
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2016-05-15
好久没有发博客了，一是因为工作本身的事情挺多，第二是因为开发者大会，也正是由于开发者大会，所以虾神我又捡起了好多年不玩的大数据……好吧，好几个月没有玩的大数据了，捡起的方式，就是去github上看看esri那边对gis tools for hadoop这个东东有没有啥更新。
果然，让我发现了一个灰常重要的更新情况，如下图：
Spatial framework for hadoop里面，开始正式加入对Spark的支持了。从14年得到这个消息，足足等了2年啊……以至于我都开始怀疑Esri的hadoop团队被整体开掉了。（大家可以跟着我脑补：吃啥啥不剩，干啥啥不成，留你们何用。。。大数据这个东西又不能赚钱，还是调去写server做项目……）不过还好，等了这些年，终于发现更新了……当然，spark本来就可以利用hadoop提供的一切东东，比如里面的那些jar包，都是可以直接用，但是又更新，就说明人还在，真是一件值得欣慰的事情。
用周MM同学的话来说：这是个人的一小步，确是整个行业的一大步。
正因为如此，所以抽了个时间，把自己的整个hadoop环境全部做了一次大更新，当然，按照我一般的习惯，为了与以往的一些东西兼容，所以不会使用到最新的版本。
本次更新清单如下：
1、操作系统：
CentOS 7.1
2、hadoop版本：2.6.2
3、Scala 版本：2.11
4、Spark版本：1.6.0
附加其他工具包：
Linux 版 JDK1.8
Linux版 Python2.7
Linux版 R 3.2
Linux版 PyCharm 和Eclipse Mars2
实际上在安装的时候遇见了无数的问题，最大问题居然是CentOS 7的命令方式都换了……压根和6是完全两个不同的东东好吧。。。我第一天用这个版本的时候，居然连关机都关不上。。我那个囧啊。
好吧，前面啰啰嗦嗦讲了这么多，实际上仅仅是一个铺垫而已，这次博客主要是把这个好消息告诉一下大家，另外最后我留下了一份全套软件的安装手册（不过这个手册主要是为我自己进行记录了，其他同学要看，估计怕有些看不懂。）如果有需要这个手册的，
可以通过公众号获得的邮箱进行索取。
下面简单演示一下Spark的几个分析示例：
如果Spark正常启动，那么在没有任务之前，监控页面是这样的：
下面来启动两个示例
1、Python的：
源代码： 意思就是从hdfs里面获取这个文件的内容，然后以Spark这个单词为分隔符，看看可以把整个文件切分成几段。
从第四行可以看出，我这个是直接提交到我的server1.com集群上面的，并非Local模式，测试任务的名字叫做 test app 20160521,然后我们直接运行一下：
运行的方式有两种，一是可以直接利用python来运行，这种方式需要配置了python的各种环境变量，一种就是通过pyspark来提交，我们直接用Python运行，如下；
运行起来之后，监控界面就变成了这个样子：
运行完成之后，是这样的。
2、测试SparkR，这个东东比较神奇……看下面：
首先直接启动SparkR
启动之后，在监控界面上就可以看见sparkR的运行情况了：
然后来运行一个R语言分析：
加载HDFS里面的数据：
查看spark的任务监控，发现加载了一个文件：
查看一下这个csv里面有啥内容：
监控：
来一个max:
监控：
这样看来，大部分R的分析，都能够直接跑在spark集群上了，再联想到去年Esri发布了ArcGIS对R语言的支持，可以预料到不远的未来，所有的集群运算都将被融为一体。
还想了解更多的hadoop、spark以及R的内容，可以关注我的个人公众号，如果希望面对面交流，请与Esri中国相应的销售经理联系。
个人公众号
文章来源：http://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/51472485
果然，让我发现了一个灰常重要的更新情况，如下图：
Spatial framework for hadoop里面，开始正式加入对Spark的支持了。从14年得到这个消息，足足等了2年啊……以至于我都开始怀疑Esri的hadoop团队被整体开掉了。（大家可以跟着我脑补：吃啥啥不剩，干啥啥不成，留你们何用。。。大数据这个东西又不能赚钱，还是调去写server做项目……）不过还好，等了这些年，终于发现更新了……当然，spark本来就可以利用hadoop提供的一切东东，比如里面的那些jar包，都是可以直接用，但是又更新，就说明人还在，真是一件值得欣慰的事情。
用周MM同学的话来说：这是个人的一小步，确是整个行业的一大步。
正因为如此，所以抽了个时间，把自己的整个hadoop环境全部做了一次大更新，当然，按照我一般的习惯，为了与以往的一些东西兼容，所以不会使用到最新的版本。
本次更新清单如下：
1、操作系统：
CentOS 7.1
2、hadoop版本：2.6.2
3、Scala 版本：2.11
4、Spark版本：1.6.0
附加其他工具包：
Linux 版 JDK1.8
Linux版 Python2.7
Linux版 R 3.2
Linux版 PyCharm 和Eclipse Mars2
实际上在安装的时候遇见了无数的问题，最大问题居然是CentOS 7的命令方式都换了……压根和6是完全两个不同的东东好吧。。。我第一天用这个版本的时候，居然连关机都关不上。。我那个囧啊。
好吧，前面啰啰嗦嗦讲了这么多，实际上仅仅是一个铺垫而已，这次博客主要是把这个好消息告诉一下大家，另外最后我留下了一份全套软件的安装手册（不过这个手册主要是为我自己进行记录了，其他同学要看，估计怕有些看不懂。）如果有需要这个手册的，
可以通过公众号获得的邮箱进行索取。
下面简单演示一下Spark的几个分析示例：
如果Spark正常启动，那么在没有任务之前，监控页面是这样的：
下面来启动两个示例
1、Python的：
源代码： 意思就是从hdfs里面获取这个文件的内容，然后以Spark这个单词为分隔符，看看可以把整个文件切分成几段。
从第四行可以看出，我这个是直接提交到我的server1.com集群上面的，并非Local模式，测试任务的名字叫做 test app 20160521,然后我们直接运行一下：
运行的方式有两种，一是可以直接利用python来运行，这种方式需要配置了python的各种环境变量，一种就是通过pyspark来提交，我们直接用Python运行，如下；
运行起来之后，监控界面就变成了这个样子：
运行完成之后，是这样的。
2、测试SparkR，这个东东比较神奇……看下面：
首先直接启动SparkR
启动之后，在监控界面上就可以看见sparkR的运行情况了：
然后来运行一个R语言分析：
加载HDFS里面的数据：
查看spark的任务监控，发现加载了一个文件：
查看一下这个csv里面有啥内容：
监控：
来一个max:
监控：
这样看来，大部分R的分析，都能够直接跑在spark集群上了，再联想到去年Esri发布了ArcGIS对R语言的支持，可以预料到不远的未来，所有的集群运算都将被融为一体。
还想了解更多的hadoop、spark以及R的内容，可以关注我的个人公众号，如果希望面对面交流，请与Esri中国相应的销售经理联系。
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文章来源：http://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/51472485
