1.Driver:运行 Application 的 main() 函数并且创建 SparkContext. 2.Client:用户提交作业的客户端. 3.Worker:集群中任何可以运行 Application 代码的节点,运行一个或多个 Executor进程. 4.Executor :运行在 Worker 的 Task 执行器, Executor 启动线程池运行 Task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.每个 Application 都会申请各自的 Executor 来处理任务. 5.Spa…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 目标 市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据.但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果?这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构.我们将利用Apache Spark(Core,SQL,Streaming),Apache Parquet,Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据.还包括清晰的代码和直观的演示! 简史 Apache Hadoop的丰富历…

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,…

本文转之Pivotal的一个工程师的博客.觉得极好.   作者本人经常在StackOverflow上回答一个关系Spark架构的问题,发现整个互联网都没有一篇文章能对Spark总体架构进行很好的描述,作者可怜我们这些菜鸟,写了这篇文章,太感动了.本文读者需要一定的Spark的基础知识,至少了解Spark的RDD和DAG. 上图引入了很多术语:"Executor","Task","Cache","Worker Node"等等,当…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 之所以对spark shell的内部实现产生兴趣全部缘于好奇代码的编译加载过程,scala是需要编译才能执行的语言,但提供的scala repl可以实现代码的实时交互式执行,这是为什么呢? 既然scala已经提供了repl,为什么spark还要自己单独搞一套spark repl,这其中的缘由到底何在? 显然,这些都是问题,要解开这些谜团,只有再次开启一段源码分析之旅了. 全局视图 上图显示了java源文件从编译到加载执行的全局视图,整个过程中最主要的步…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 “Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 在即将发布的spark 1.0中有一个新增的功能,即对sql的支持,也就是说可以用sql来对数据进行查询,这对于DBA来说无疑是一大福音,因为以前的知识继续生效,而无须去学什么scala或其它script. 一般来说任意一个sql子系统都需要有parser,optimizer,execution三大功能模块,在spark中这些又都是如何实现的呢,这些实现又有哪些亮点和问题?带着这些疑问,本文准备做一些比较深入的分析. SQL模块分析有几大难点,分别为…

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,…

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让…

Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,细致入微2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧,并给出一个合理的阅读顺序3.始终抓住资源分配.消息传递.容错处理等基本问题,抽丝拨茧4.一步步寻找答案,所有问题迎刃而解,使读者知其然更知其所以然 内容简介 书籍计算机书籍 <Apache Spark源码剖析>以Spark…