Spark简述及基本架构

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足于内存计算.从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(因为"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(…

Spark Streaming揭秘 Day22 架构源码图解

Spark Streaming揭秘 Day22 架构源码图解今天主要是通过图解的方式,对SparkStreaming的架构进行一下回顾. 下面这个是其官方标准的流程描述. SparkStreaming会源源不断的接收数据源,然后根据时间切割成不同的Batch,每个Batch都会产生RDD,RDD运行在Spark的引擎之上,处理会产生运行的结果. 我们对其进行细化,可以分解为8个步骤: Step1:获取外部数据源,最经典的来源于Kafka,其它例如Flume.数据库.HBase等 Step2.3…

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制今天主要讨论一些SparkStreaming设计的关键点,也算做个小结. DStream设计首先我们可以进行一个简单的理解:DStream就是加上时间维度的RDD.RDD的模板是DStream,DAG的模板是DStreamGraph,RDD的依赖关系就是DStream的依赖关系. 但是,从DStream的设计来看,我们会发现,DStream的操作和RDD并不是一一对应的,DStream并不直接支持join.orderBy等操作…

【转帖】Spark设计理念与基本架构

Spark设计理念与基本架构 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/9280006.html 1.基本概念 Spark中的一些概念: RDD(resillient distributed dataset):弹性分布式数据集. Partition:数据分区.即一个RDD的数据可以划分为多少个分区. NarrowDependency:窄依赖,即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition.Narrow-Dependency分为OneToOneDependency…

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节时间 2016-06-02 09:36:32 炼数成金原文 http://www.dataguru.cn/article-9419-1.html 主题 Spark软件架构 1.背景互联网的迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃的土壤.2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%.其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%.这一连串高速增长的数字背后,不法分子对互联网资产的觊觎,针对电商行业的恶…

大数据体系概览Spark、Spark核心原理、架构原理、Spark特点

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

Spark系列(四)整体架构分析

架构流程图说明 Driver端流程说明(Standalone模式) 使用spark-submit提交Spark应用程序Application. 通过反射的方式创建和构造一个DriverActor进程(Driver进程). SparkContext初始化,构造DAGScheduler和TaskScheduler. 每执行到一个Action操作就会创建一个job,该job会提交到DAGScheduler,划分为多个stage然后为每个stage创建一个TaskSet. TaskScheduler…

Spark设计理念与基本架构

1.基本概念 Spark中的一些概念: RDD(resillient distributed dataset):弹性分布式数据集. Partition:数据分区.即一个RDD的数据可以划分为多少个分区. NarrowDependency:窄依赖,即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition.Narrow-Dependency分为OneToOneDependency和RangeDependency两种. ShuffleDependency:shuffle依赖,也称为宽依赖,即子RDD对父RD…

《深入理解Spark-核心思想与源码分析》（二）第二章Spark设计理念和基本架构

若夫乘天地之正,而御六气之辩解,以游无穷者,彼且恶乎待哉? ——<庄子.逍遥游> 翻译:至于遵循宇宙万物的规律,把握“六气”的变化,遨游于无穷无尽的境域,他还仰赖什么呢! 2.1 初始Spark 第一点是关于MRv1与MRv2的区别对比. 2.2 Spark基础知识主要解释Spark的各个版本,介绍Spark的主要概念,介绍scala与java之间的语言差异. 2.3 Spark基本设计思想 2.4 Spark基本架构 Cluster Manager:Spark集群资源管理器,主要负责资源的…

spark学习之Lambda架构日志分析流水线

单机运行一.环境准备 Flume 1.6.0 Hadoop 2.6.0 Spark 1.6.0 Java version 1.8.0_73 Kafka 2.11-0.9.0.1 zookeeper 3.4.6 二.配置 spark和hadoop配置见() kafka和zookeeper使用默认配置 1.kafka配置启动 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 创建一个test的topic bin/kafka-topics. --…

Spark Streaming架构设计和运行机制总结

本期内容 : Spark Streaming中的架构设计和运行机制 Spark Streaming深度思考 Spark Streaming的本质就是在RDD基础之上加上Time ,由Time不断的运行触发周而复始的接收数据及产生Job处理数据. 一. ReceiverTracker : Receiver数据接收器的启动.接收数据过程中元数据管理,元数据管理是使用内部的RPC. 根据时间的间隔把数据分配给当前的BatchDuration : 通过Dstreams中的StreamID以及这个DStr…

[Big Data]从Hadoop到Spark的架构实践

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作…

SequoiaDB x Spark 新主流架构引领企业级应用

6月,汇集当今大数据界精英的Spark Summit 2017盛大召开,Spark作为当今最炙手可热的大数据技术框架,向全世界展示了最新的技术成果.生态体系及未来发展规划. 巨杉作为业内领先的分布式数据库厂商,也是Spark全球的14家发行商之一,受邀在本次大会做了题为"分布式数据库+Spark架构和应用"的分享.巨杉数据库联合创始人.CTO及总架构师也将给大家分享大会的见闻以及这一架构的发展和应用情况. Spark全面进化,扩大生态助力人工智能随着Spark 2.2 版本的发布,S…

[转载] 从Hadoop到Spark的架构实践

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL…

从Hadoop到Spark的架构实践

当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司,TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活动,并多次在Meetup中分享公司的Sp…

3.spark streaming Job 架构和容错解析

一.Spark streaming Job 架构 SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用. Spark Streaming的Job 分为两大类: 每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job,这里的Job并不是Spark Core中的Job,它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已:从Java角度讲相当于Runnable接口的实现类,要想运行Job需要将Job提交给JobScheduler,在J…

大数据处理中的Lambda架构和Kappa架构

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示: 在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件. 你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集.数据处理.数据输出与展示. 数据采集将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合.数据库同步通常用 Sqoop,日志同步可以选择…

Spark如何使用Akka实现进程、节点通信的简明介绍

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心…

Spark中常用工具类Utils的简明介绍

《深入理解Spark：核心思想与源码分析》——SparkContext的初始化（叔篇）——TaskScheduler的启动

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一…

用实例讲解Spark Sreaming--转

原文地址:http://www.infoq.com/cn/articles/spark-sreaming-practice 本篇文章用Spark Streaming +Hbase为列,Spark Streaming专为流式数据处理,对Spark核心API进行了相应的扩展. 什么是Spark Streaming? 首先,什么是流式处理呢?数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集.流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理.流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析.Spark Strea…

《深入理解Spark：核心思想与源码分析》（第2章）

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n 本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章…

Spark运行原理解析

前言: Spark Application的运行架构由两部分组成:driver program(SparkContext)和executor.Spark Application一般都是在集群中运行,比如Spark Standalone,YARN,mesos,这些集群给spark Application提供了计算资源和这些资源管理,这些资源既可以给executor运行,也可以给driver program运行.根据Spark Application的driver program是否在资源集群中运行…

zhihu spark集群,书籍,论文

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

Spark学习体系

底理解Spark,能够分为以下几个层次. 1 Spark基础篇 1.1 Spark生态和安装部署在安装过程中,理解其基本操作步骤. 安装部署 Spark安装简单介绍 Spark的源代码编译 Spark Standalone安装 Spark Standalone HA安装 Spark应用程序部署工具spark-submit Spark生态 Spark(内存计算框架) SparkSteaming(流式计算框架) Spark SQL(ad-hoc) Mllib(Machine Learning) G…

（升级版）Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…