Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储,包括基于Disk的和基于Memory的.用户在实际编程中,面对的是RDD,可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化:持久化的动作都是由Storage模块完成的.包括Shuffle过程中的数据,也都是由Storage模块管理的.可以说,RDD实现了用户的逻辑,而Storage则管理了用户的数据.本章将讲解Storage模块的实现. 1.1     模块整体架构 org.apache.s…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi…

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis…

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如果Spark的部署方式选择Standalone,一个采用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark可以选用ZooKeeper来实现HA. ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master但是只有一个是Active的,其他的都是Standby,当Active的Master出现故障时,另外的一个Standby Master会被选举出来.由于…

RocketMQ是什么 RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款分布式.队列模型的开源消息中间件,经历了淘宝双十一的洗礼. RocketMQ的特性 RocketMQ基本概念 Client端 Producer Group 一类Producer的集合名称,这类Producer通常发送一类消息,且发送逻辑一致 Consumer Group 一类Consumer的集合名称,这类Consumer通常消费一类消息,且消费逻辑一致 Server端 Broker 消息中转角色,负责存储消息,转发消息,这…

回忆一下,每个Stage的上边界,要么需要从外部存储读取数据,要么需要读取上一个Stage的输出:而下边界,要么是需要写入本地文件系统(需要Shuffle),以供childStage读取,要么是最后一个Stage,需要输出结果.这里的Stage,在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task,除了最后一个Stage对应的是ResultTask,其余的Stage对应的都是ShuffleMap Task. 而除了需要从外部存储读取数据和RDD已经做过cache或者checkpoin…

首先通过一张Spark的架构图来了解Worker在Spark中的作用和地位: Worker所起的作用有以下几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的指令,启动或者杀掉Driver 3. 报告Executor/Driver的状态到Master 4. 心跳到Master,心跳超时则Master认为Worker已经挂了不能工作了 5. 向GUI报告Worker的状态 说白了,Worker就是整个集群真正干活的.首先看一下Worker重要的数据结构: v…