. 一.Hadoop Yarn组件介绍: 我们都知道yarn重构根本的思想,是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件.新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配. 主要包含三个组件ResourceManager .NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container. 1.ResourceManager(RM)  就是所谓的资源管理器,每个集群一个,实现全局的资源管理和任务调度.它可以处理客户端提交计算…

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库.矩阵库和向量库: 算法库:包含广义线性模型.推荐系统.聚类.决策树和评估的算法: 实用程序:包括测试数据的生成.外部数据的读入等功能. MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPAC…

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…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台,由于其有极好的模型抽象,非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准.其主要职责将是分布式计算集群的管理,集群中计算资源的管理与分配. Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准,Spark支持Yarn部署,本文将就Spark如何实现在Yarn平台上的部署作比较详尽的分析. Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意,…

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍…

Spark On Yarn的优势 每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行 1. Spark支持资源动态共享,运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池 2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类.隔离以及优先级控制负载,拥有更灵活的调度策略 3. Yarn可以自由地选择executor数量 4. Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器,使用Yarn,Spark…

spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html 集群架构 我们先看这张图 这张图把spark架构拆分成了两块内容: 1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块; 2)spark 集群:即右边的ClusterManager和另外两个Worker Node; 这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是怎么工作的.首先我们会编写一个spark程序,然后启动spark集群,这个spark…

前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz +hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐)  Spark运行模式概述 Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式.但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode).这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生…

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut…

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导 该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数 一般提交一个sp…