qq_29663299的博客

Elastic Stack面向大数据的搜索与挖掘及可视化管理方案，是针对各种数据复杂分析的综合性实用指南。主要内容包括Elastic Stack概述，用于管理、索引、检索和分析数据的Elasticsearch，用于管理各种数据源日志信息的Logstash，用于搜索、可视化、分析数据的Kibana，用于监控、分析数据的Beats、X-Pack，以及基于Elastic Stack的实战与个性化设置等方法。 本译著内容广泛、细节丰富、深入浅出，力求反映基于Elastic Stack 架构的最新成果，可供高等学校相关专业（如计算机科学与技术、软件工程、物联网、信息管理与信息系统）使用，对于从事大数据搜索与挖掘、日志分析、信息可视化、集群管理与性能监控的工程技术人员和希望了解网络信息检索技术的人员也具有较高的参考价值和工程应用价值

本章将详细介绍搭建Spark的常用方法。Spark的单机版便于测试，同时本章也会提到通过SSH用Spark的内置部署脚本搭建Spark集群，使用Mesos、Yarn或者Chef来部署Spark。对于Spark在云环境中的部署，本章将介绍在EC2（基本环境和EC2MR）上的部署。如果你的机器或者集群中已经部署了Spark，可以跳过本章直接开始使用Spark编程。 不管如何部署Spark，首先得从获得Spark的一个版本，截止到写本书时，Spark的最新版本为0.7版。对于熟悉github的程序员，则可以从git://github.com/mesos/spark.git直接复制Spark项目。Spark提供基本源码压缩包，同时也提供已经编译好的压缩包。为了和Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互，需要在编译源码前设定相应的集群中所使用的Hadoop版本。对于0.7版本的Spark，已经编译好的压缩包依赖的是1.0.4版本的Hadoop。如果想更深入地学习Spark，推荐自编译基本源码，因为这样可以灵活地选择HDFS的版本，如果想对Spark源码有所贡献，比如提交补丁，自己编译源码是必须的。你需要安装合适版本的Scala和与之对应的JDK版本。对于Spark的0.7.1版本，需要Scala 2.9.2或者更高的Scala 2.9版本（如2.9.3版）。在写本书时，Linux发行版Ubuntu的LTS版本已经有Scala2.9.1版，除此之外，最近的稳定版本已经有2.9.2版。Fedora18已经有2.9.2版。软件包的更新信息可以查看到。Scala官网上的最新版在。选择Spark支持的Scala版本十分重要，Spark对Scala的版本很敏感。

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