Spark学习笔记总结 02. Spark任务流程 1. RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD(s)的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency) 窄依赖窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女 宽依赖宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition 总结:窄依赖我们形象的比喻为超生(多个子女)查看RDD依…

  Spark 基本函数学习笔记一¶ spark的函数主要分两类,Transformations和Actions. Transformations为一些数据转换类函数,actions为一些行动类函数: 转换:转换的返回值是一个新的RDD集合,而不是单个值.调用一个变换方法, 不会有任何求值计算,它只获取一个RDD作为参数,然后返回一个新的RDD. 行动:行动操作计算并返回一个新的值.当在一个RDD对象上调用行动函数时, 会在这一时刻计算全部的数据处理查询并返回结果值. 这里介绍pyspark中常…

Spark源代码阅读笔记之DiskStore BlockManager底层通过BlockStore来对数据进行实际的存储.BlockStore是一个抽象类,有三种实现:DiskStore(磁盘级别的持久化).MemoryStore(内存级别的持久化)和TachyonStore(Tachyon内存分布式文件系统级别的持久化). DiskStore通过DiskBlockManager来实现Block和相应磁盘文件的映射关系,从而将Block存储到磁盘的文件里.DiskBlockManager依据YA…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar…

Hadoop基础及演练 ---第1章 初识大数据 大数据是一个概念也是一门技术,是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术. ---第2章 Hadoop核心HDFS Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案,Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算) 存储是大数据技术的基础,分布式计算是大数据应用的解决方案 HDFS基础架构: 数据块:是抽象块,一般设置为128MB,备份3个. NameNode:主数据块,管理文件系统的…

Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coarse…

本期概览: ReceiverTracker架构设计 消息循环系统 ReceiverTracker具体的实现 Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序,其中的ReceiverTracker接收到数据之后,具体该怎么进行数据处理呢? 为了弄清楚这个问题,首先,我们打开源码 找到ReceiverSupervisorImpl这个类 从源码中可以看出,写数据是通过ReceivedBlockHandler的对象receivedBlockHandler写的.写的过程中…

感谢DT大数据梦工厂支持提供技术支持,DT大数据梦工厂专注于Spark发行版定制. 本期概览: 数据接收全生命周期的思考 大数据处理框架中,最重要的就是性能,性能是排在前面的.其次再考虑其他的.因为数据量大,一不小心的多余的操作,几分钟,十几分钟就过去了. 根据一般的架构设计原则,接收数据和存储数据是不同的对象来完成的. Spark Streaming数据接收全生命周期可以看成是一个MVC模式,ReceiverSupervisor相当于是控制器(c),Receiver(v) 首先启动的是Rece…

感谢DT大数据梦工厂支持提供技术支持,DT大数据梦工厂专注于Spark发行版定制. 本期概览: 1 Receiver生命全周期 首先,我们找到数据来源的入口,入口如下 Receiver的设计是极其巧妙的.它的设计非常的出色,很多的地方都值得我们认真的学习. 在深入认识Receiver之前,我们有必要思考一下,假如没有spark,我们可以尝试思考一下,Receiver不断的接受输入进来的数据,如果是我们来做,我们该怎么做?该怎么启动Receiver呢? 我们尝试从以下几个方向来假设思考. 方式如下…

本期概览: ReceiverTracker架构设计 消息循环系统 ReceiverTracker具体的实现 Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序,其中的ReceiverTracker接收到数据之后,具体该怎么进行数据处理呢? 为了弄清楚这个问题,首先,我们打开源码 找到ReceiverSupervisorImpl这个类 从源码中可以看出,写数据是通过ReceivedBlockHandler的对象receivedBlockHandler写的.写的过程中…

Spark Streaming事务处理彻底掌握 感谢DT大数据梦工厂支持提供以下内容,DT大数据梦工厂专注于Spark发行版定制. 内容概括: 1Exactly once 2 输出不重复 1 正如银行转账业务一样,如果你给一个朋友转账一次,银行的系统必须保证此次的转账数据有且只能处理一次,不能出现另外的情况.事务的意思就是保证数据有且只能处理一次. 而Spark Streaming流处理在事务处理方面也是做得非常好的,并且这一部分内容也是非常重要的. 所谓一图胜千言,我们就来画一张图吧. 整个数…

5.2.从数据中提取合适的特征 [root@demo1 ch05]# sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv[root@demo1 ch05]# lltotal 42920-rw-r--r-- 1 root root 21972457 Jan 31 15:03 train_noheader.tsv-rw-r--r-- 1 root root 21972916 Jan 31 15:00 train.tsv[root@demo1 ch05]# hdfs dfs -…

[root@demo1 ch04]# spark-shell --master yarn --jars /root/studio/jblas-1.2.3.jar scala> val rawData = sc.textFile("hdfs://192.168.0.85:8020/user/root/studio/MachineLearningWithSpark/ch04/ml-100k/u.data")rawData: org.apache.spark.rdd.RDD[Strin…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 源码阅读是一件非常容易的事,也是一件非常难的事.容易的是代码就在那里,一打开就可以看到.难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计,设计之初要解决的主要问题是什么. 在对Spark的源码进行具体的走读之前,如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识,阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择. 在阅读该论文的基础之上,再结合Spark作者在2012 Developer Meetup上做的演讲Introduction to…

Application 指用户编写的Spark应用程序,其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码. Driver Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并创建SparkContext.创建的目的是为了初始化Spark的运行环境.SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请.任务的分配和监控等.当Executor部分运行完毕后,Driver同时负责将SparkContext关闭,通…

Spark任务调度 TaskScheduler调度入口: (1)       CoarseGrainedSchedulerBackend 在启动时会创建DriverEndPoint. 而DriverEndPoint中存在一定时任务,每隔一定时间(spark.scheduler.revive.interval, 默认为1s)进行一次调度(给自身发送ReviveOffers消息, 进行调用makeOffers进行调度).代码如下所示 override def onStart() { // Perio…

以下笔记主要是关注tcp模式下memcached的启动过程. main() 设置信号处理函数为sig_handler() 初始化系统设置,保存在全局变量settings里面 settings_init(); 解析启动参数,使用settings局变量保存配置 根据启动参数初始化系统具体使用的hash函数,默认为jenkins_hash()哈希函数 hash_init() ; 根据tcp_specified的值设置网络监听模式,默认为tcp模式 之后设置可使用的cpu核的数量以及最大链接数量 限制启…

MetadataCleaner执行定时任务周期性的清理元数据(metadata),有6种类型的元数据:MAP_OUTPUT_TRACKER.executor跟踪各个map任务输出的存储位置的数据,依据spark.cleaner.ttl.MAP_OUTPUT_TRACKER设置清理时间,默认值为-1,表示不清理.SPARK_CONTEXT.SparkContext中记录缓存到内存中的RDD的数据结构.依据spark.cleaner.ttl.SPARK_CONTEXT设置清理时间,默认值为-1,表示…

1)Spark配置&启动脚本分析 http://www.cnblogs.com/riordon/p/5732208.html…

   原文地址:http://blog.jobbole.com/102645/     我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程.根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同,Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中某个工作节点上启动.Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core.而Driver进程要做的第一件事情,就是向集群管理器(可以是Spark Standalone集群,也可以是其他…

一.学习Spark RDD RDD是Spark中的核心数据模型,一个RDD代表着一个被分区(partition)的只读数据集. RDD的生成只有两种途径: 一种是来自于内存集合或外部存储系统: 另一种是通过转换操作来自于其他RDD: 一般需要了解RDD的以下五个接口: partition分区,一个RDD会有一个或者多个分区 dependencies()RDD的依赖关系 preferredLocations(p)对于每个分区而言,返回数据本地化计算的节点 compute(p,context)对于分…

Master源码 package org.apache.spark.deploy.master //伴生类 private[deploy] class Master( override val rpcEnv: RpcEnv, address: RpcAddress, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends ThreadSafeRpcEndpoint with Logging wi…

1.start-all.sh脚本,实际上执行java -cp Master 和 java -cp Worker 2.Master 启动时首先穿件一个RpcEnv对象,负责管理所有通信逻辑 3.Master 通信RpcEnv对象创建一个Endpoint,Master就是一个Endpoint,Worker可以与其进行通信 4.Worker启动时也是创建一个RpcEnv对象 5.Worker通过RpcEnv对象创建一个Endpoint 6.Worker 通过RpcEnv对象建立到Master的连接 ,…

1. 现有的三方包不能完全支持 - 官方:hbase-spark,不能设置 timestamp - unicredit/hbase-rdd:接口太复杂,不能同时支持多个 family 2. HFile 得是有序的,排序依据 KeyValue.KVComparator,于是我们自定义一个 Comparator,内部调用 KeyValue.KVComparator 3. 如果没有自定义 partitioner,极有可能出现以下异常ERROR: "java.io.IOException: Retry…

搞清楚几个概念: 闭包 柯里化 搭建了intellij idea 的scala 开发环境…

3.1.获取数据: wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip 3.2.探索与可视化数据: In [3]: user_data=sc.textFile("file:///root/studio/MachineLearningWithSpark/ch03/ml-100k/u.user") In [4]: user_data.first() Out[4]: u'1|24|M|technician|85711'…

RDD运行原理 1.创建 RDD 对象 2.DAGScheduler模块介入运算,计算RDD之间的依赖关系.RDD之间的依赖关系就形成了DAG 3.每一个JOB被分为多个Stage,划分Stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个Stage,避免多个Stage之间的消息传递开销. https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5818374.html…

http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html…

原文:https://www.cnblogs.com/asura7969/p/8441471.html https://blog.csdn.net/xu__cg/article/details/70037933…