本文主要记录我使用Spark以来遇到的一些典型问题及其解决的方法,希望对遇到相同问题的同学们有所帮助. 1. Spark环境或配置相关 Q: Sparkclient配置文件spark-defaults.conf中,spark.executor.memory和spark.cores.max应该怎样合理配置? A: 配置前,须要对spark集群中每一个节点机器的core和memory的配置有基本了解.比方由100台机器搭建的spark集群中.每一个节点的配置是core=32且memory=128GB…

Spark集群的调度分应用间调度和应用内调度两种情况,下文分别进行说明. 1. 应用间调度 1) 调度策略1: 资源静态分区 资源静态分区是指整个集群的资源被预先划分为多个partitions,资源分配时的最小粒度是一个静态的partition. 依据应用对资源的申请需求为其分配静态的partition(s)是Spark支持的最简单的调度策略. 我们已经知道,不同的应用有各自的Spark Context且占用各自的JVM和executor(s).依据Spark Job Scheduling文档的…

在上篇笔记的基础上,本文介绍Sparkclient的基本配置及Spark任务提交方式. 1. Sparkclient及基本配置 从Spark官网下载的pre-built包中集成了Sparkclient,如与hadoop ver1.x兼容的Sparkclient位于spark-1.3.1-bin-hadoop1/bin文件夹下. Sparkclient通常部署在要提交计算任务的机器上.用来向集群提交应用.特别地.client自带的bin/pyspark脚本支持以交互模式向集群提交应用,在交互模式下…

事实上.有两个名为PySpark的概念.一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本.而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package. 本文仅仅对第1个pyspark概念做介绍. 1. Sparkclient内置的pyspark"命令" Sparkclient支持交互模式以方便应用调试.通过调用pyspark能够进入交互环境: cd /path/to/spark/ && ./bin/pyspark 用编辑器查看可知,pys…

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

Spark性能优化指南-高级篇(spark shuffle) 非常好的讲解…

1.什么是spark? spark是一个基于内存的,分布式的,大数据的计算框架,可以解决各种大数据领域的计算问题,提供了一站式的服务 Spark2009年诞生于伯克利大学的AMPLab实验室 2010年正式开源了Spark项目 2013年Spark成为Apache下的项目 2014年飞速发展,成为Apache的顶级项目 2015年在国内兴起,代替mr,hive,storm等 2.SparkCore :spark是用来取代Hadoop的? 这种说法是不对的,spark由于只能做计算,所以取代掉Ma…

参考: http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 后面懒得翻译了,英文记的,以后复习时再翻. 摘要:每个Spark application包含一个driver program 来运行main 函数,在集群上进行各种并行操作. RDD是Spark的核心.除了RDD,Spark的另一个抽象时并行操作中使用的两种 shared variables: broadcast variables和accumulators. Spark…

Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性如下: 可线性伸缩至超过数百个节点: 实现亚秒级延迟处理: 可与Spark批处理和交互式处理无缝集成: 提供简单的API实现复杂算法: 更多的流方式支持,包括Kafka.Flume.Kinesis.Twitter.ZeroMQ等. 原理 Spark在接收到实时输入数据流后,将数据划分成…

wordcount是spark入门级的demo,不难但是很有趣.接下来我用命令行.scala.Java和python这三种语言来实现单词统计. 一.使用命令行实现单词的统计 1.首先touch一个a.txt文本文件 2.加载文本:产生弹性分布式数据集,用sc.textFile()加载文本文件到内存中去,加载到内存之后,整个RDD就是一个数组,就以换行符来做分隔 val rdd1 = sc.textFile("/home/centos/a.txt") 3.对2中产生的数组按空格进行切割,…