1.Spark已打造出结构一体化.功能多样化的大数据生态系统,请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能. Spark生态系统主要包含Spark Core.Spark SQL.Spark Streaming.MLib.GraphX以及独立调度器,下面对上述组件进行一一介绍. (1)Spark Core:Spark核心组件,它实现了Spark的基本功能,包含任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块.Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distri…

第7章 Spark SQL 的运行原理(了解) 7.1 Spark SQL运行架构 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析.绑定.优化.执行.Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定.优化等处理过程.Spark SQL由Core.Catalyst.Hive.Hive-ThriftServer四部分构成: Core: 负责处理数据的输入和输出,如获取数据,查询结果输出成DataFrame等 Catalyst: 负责…

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上,使得Spark的各个组件可以无缝进行集成,在同一个应用程序中完成大数据计算任务.RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>. RDD设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式算法(比如机器学习.图算法等)和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间…

参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,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: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon…

7.1 Spark SQL运行架构 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析.绑定.优化.执行.Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定.优化等处理过程.Spark SQL由Core.Catalyst.Hive.Hive-ThriftServer四部分构成: Core:负责处理数据的输入和输出,如获取数据,查询结果输出成DataFrame等 Catalyst:负责处理整个查询过程,包括解析.绑定.优化等 Hive:…

此文为个人学习笔记如需系统学习请访问http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/ 提供一种通用的数据抽象 RDD典型的执行过程如下: RDD读入外部数据源(或者内存中的集合)进行创建: RDD经过一系列的"转换"操作,每一次都会产生不同的RDD,供给下一个"转换"使用: 最后一个RDD经"行动"操作进行处理,并输出到外部数据源(或者变成Scala集合或标量). 概念好难   笨      环境安装https://mp.…

Spark作业基本运行原理: 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:1)Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中的某个工作节点上启动:2)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 Standlone集群,也可以是其他的资源管理集群,比如:YARN作为资源管理集群.)…

调优概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作…

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…

本期内容 : Spark Streaming中的架构设计和运行机制 Spark Streaming深度思考 Spark Streaming的本质就是在RDD基础之上加上Time ,由Time不断的运行触发周而复始的接收数据及产生Job处理数据. 一. ReceiverTracker : Receiver数据接收器的启动.接收数据过程中元数据管理,元数据管理是使用内部的RPC. 根据时间的间隔把数据分配给当前的BatchDuration : 通过Dstreams中的StreamID以及这个DStr…