在Spark中,将数据抽象为Block(不论是shuffle数据,还是节点本身存储的数据),而每个driver/executor中的block都是由`BlockManager`这个类来负责管理的.对于block实际的读取,`BlockManager`根据block存储位置的不同是交由`ShuffleManager`, `MemoryStore`或`DiskStore`来实际处理的.`BlockManager`管理的block可能是shuffle后的文件,也可能是缓存的数据.对于shuffle文件…

公司的CDH早就装好了,一直想自己装一个玩玩,最近组了台电脑,笔记本就淘汰下来了,加上之前的,一共3台,就在X宝上买了CPU和内存升级了下笔记本,就自己组了个集群. 话说,好想去捡垃圾,捡台8核16线程64G内存的回来,手动滑稽. 3台笔记本的配置和角色分配: 宿主CPU 宿主内存 虚拟机 虚拟机CPU/台 角色及内存 双核双线程 4G 1台 双核双线程 nexus.yum.ntp 双核四线程 8G 2台 双核四线程 master(4G).node01(2G) 双核四线程 8G 3台 双核四线程…

1.完全分布式  ./bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 9999无法正常运行: 1 [hadoop@slaver1 spark-1.5.1-bin-hadoop2.4]$ ./bin/run-example streaming.NetworkWordCount slaver1 9999 2 18/04/23 04:11:20 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.1 3 1…

CSharpGL(12)用T4模板生成CSSL及其renderer代码 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. CSSL+Renderer 严格来说本篇不直接涉及OpenGL,但磨刀不误砍柴工,本篇仍算CSharpGL里. 上一篇制作了CSSL.CSSL和Renderer配合,就定义了一个渲染OpenG…

前言:本文是我学习Spark 源码与内部原理用,同时也希望能给新手一些帮助,入道不深,如有遗漏或错误的,请在原文评论或者发送至我的邮箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要: 1.作业调度核心--DAGScheduler 2.DAGScheduler类说明 2.1DAGScheduler 2.2ActiveJob 2.3Stage 2.4Task 3.工作流程 3.1划分Stage 3.2生成Job,提交Stage 3.3任务集的提交 3.4任务作业完成状态的监…

本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来 简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说 SparkContex…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

[hxsyl@CentOSMaster spark-2.0.2-bin-hadoop2.6]# ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar 注意在hxsyl下,在root下运行提示hdfs上的historyserverforSpark没有权限,擦,好奇怪啊,另外运行后在hdfs上查看结果spark的用户…

Spark简介 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. Spark优点 Spark是基于内存,是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目,尤其出色的支持Int…

原文地址:https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要: 1.Operation category READ is not supported in state standby 2.配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3.多Master如何配置 4.No Space Left on the device(Shuffle临时文件过多) 5.java.lang.OutOfMemory, unable to cr…