以下内容参考http://www.cnblogs.com/luogankun/p/3912956.html 一.集群启动过程--启动Master 二.集群启动过程--启动WorkerWorker运行时,需要注册到指定的master url Worker启动之后主要做了两件事情: 1)将自己注册到Master(RegisterWorker): 2)定期发送心跳信息给Master: Worker向Master发送注册信息: Master侧收到RegisterWorker通知: Worker在收到Ma…

Spark Standalone 部署配置 Standalone架构 手工启动一个Spark集群 https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 通过脚本启动集群 编辑slaves,其实把worker所在节点添加进去 配置spark-defaults.conf 启动集群(我这里是三节点集群) 在浏览器打开页面 修改 spark-env.sh 文件 先停止 在重新启动一下 再次访问网页 下面跑一个Job实例 ./spark-su…

不多说,直接上干货! 请移步 Spark standalone简介与运行wordcount(master.slave1和slave2) Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)…

WordCount.Scala代码如下: package com.husor.Spark /** * Created by huxiu on 2014/11/26. */ import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.SparkContext._ object SparkWordCount { def main(args: Array[String]) { println("Test is st…

1.集群启动的时候,从节点的datanode没有启动 问题原因:从节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID与主节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID不一致,导致集群启动时,hadoop会杀死从节点的datanode进程. 解决方案: a) 将集群关闭; b) 删除你在hadoop配置中设置的tmp下的data和name中的内容(每一个节点都要做这个操作) c) 重新格式化一次hdfs d) 重启集群,问题解决 2.集群启动时,jps显示所有的hadoop进程都已…

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast…

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…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Task的提交源码解读 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5423906.html SchedulerBackend是一个trait,它配合TaskSchedulerImpl共同完成Task调度.执行.资源的分配等.它的子类如下所示,不同的子类对应的不同Spark不同的资源分配调度.详见图1. 图1 SchedulerBackend子类继承图 Spark中不同(集群)模式进行资源的分配是…

如何判断宽窄依赖: =================================== 6. Spark 底层逻辑 导读 从部署图了解 Spark 部署了什么, 有什么组件运行在集群中 通过对 WordCount 案例的解剖, 来理解执行逻辑计划的生成 通过对逻辑执行计划的细化, 理解如何生成物理计划   如无特殊说明, 以下部分均针对于 Spark Standalone 进行介绍 部署情况 在 Spark 部分的底层执行逻辑开始之前, 还是要先认识一下 Spark 的部署情况, 根据部署情…

之前在 大话Spark(2)里讲过Spark Yarn-Client的运行模式,有同学反馈与Cluster模式没有对比, 这里我重新整理了三张图分别看下Standalone,Yarn-Client 和 Yarn-Cluster的运行流程. 1.独立(Standalone)运行模式  独立运行模式是Spark自身实现的资源调度框架,由客户端.Master节点和多个Worker节点组成.其中SparkContext既可以运行在Master节点上,也可以运行在客户端. Worker节点可以通过Exe…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

ZHUAN http://www.cnblogs.com/one--way/archive/2016/08/29/5818989.html http://www.cnblogs.com/one--way/p/5814148.html 前提条件: 1.Spark Standalone 集群部署完成 2.Intellij Idea 能够运行 Spark local 模式的程序. 源码: 1 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} 2 imp…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3858065.html 为了更深入的了解spark,现开始对spark源码进行分析,本系列文章以spark 1.0.0版本源码作为分析对象.今天主要分析下standalone部署方式的启动过程 1.Spark Standalone组件 Standalone部署方式是一种典型master-slave模式,在这种模式下主要包含三个组件:Master(Cluster Manager).Worker(slave…

关于这个spark的环境搭建了好久,踩了一堆坑,今天 环境: WIN7笔记本  spark 集群(4个虚拟机搭建的) Intelij IDEA15 scala-2.10.4 java-1.7.0 版本问题: 个人选择的是hadoop2.6.0 spark1.5.0 scala2.10.4  jdk1.7.0 关于搭建集群环境,见个人的上一篇博客:(一) Spark Standalone集群环境搭建,接下来就是用Intelij IDEA来远程连接spark集群,这样就可以方便的在本机上进行调试.…

Spark Standalone模式 安装Spark Standalone集群 手动启动集群 集群创建脚本 提交应用到集群 创建Spark应用 资源调度及分配 监控与日志 与Hadoop共存 配置网络安全端口 高可用性 基于Zookeeper的Master 本地系统的单节点恢复 除了运行在mesos或yarn集群管理器中,spark也提供了简单的standalone部署模式.你可以通过手动启动master和worker节点来创建集群,或者用官网提供的启动脚本.这些守护进程也可以只在一台机器上以便…

Spark的运行模式是多种多样的,那么在这篇博客中谈一下Spark的运行模式 一:Spark On Local 此种模式下,我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置,只要将Spark包解压即可使用,运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-shell即可 具体可参考这篇博客:http://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/47070223 二:Spark On Local Cluster(Spark St…

在上文中我们知道spark的集群主要有三种运行模式standalone.yarn.mesos,其中常被使用的是standalone和yarn,本文了解一下什么是standalone运行模式,它的运行流程是怎么样的. 简介 standalone模式,是spark自己实现的,它是一个资源调度框架.这里我们要关注这个框架的三个节点: 1)client 2)master 3)worker spark应用程序有一个Driver驱动,Driver可以运行在Client上也可以运行在master上.如果你使用…

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami…

虽然spark master挂掉的几率很低,不过还是被我遇到了一次.以前在spark standalone的文章中也介绍过standalone的ha,现在详细说下部署流程,其实也比较简单. 一.机器 zookeeper集群 zk1:2181 zk2:2181 zk3:2181 spark master spark-m1 spark-m2 spark worker 若干 二.步骤 1.进入spark-m1 修改conf/spark-env.sh vi spark-env.sh export SPA…

Spark standalone安装-最小化集群部署(Spark官方建议使用Standalone模式)        集群规划:    主机        IP                    软件      进程    sc1        192.168.1.61    spark    Master.Worker    sc2        192.168.1.62    spark    Worker    sc3        192.168.1.63    spark    W…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是從后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任務,前面有分享過,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

Spark sql 对SQL语句的处理,先将SQL语句进行解析(parse)形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作.查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析,绑定,优化和生成物理计划等过程,Catalyst是Spark SQL最核心的部分,其性能优劣将决定整体的性能. spark SQL由Core,Catalyst,hive和hive-thriftserver 4个部分组成: core 负责数据的输入输出,从不…

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的…

参考:http://dataknocker.github.io/2014/11/12/idea%E4%B8%8Adebug-spark-standalone/ 转载请注明来自:http://www.cnblogs.com/yuananyun/p/4265706.html 研究Spark源码也有一段时间了,一直都是直接看代码,没有调试.虽然带着思路去看源代码已经能够帮助我们去了解Spark了:但是很多细节从字面上是看不出来的,如果我能够通过运行时调试验证我的想法,或者能够查看某个类中变量和结构在运…

spark是个啥? Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和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的适用场景 Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需…

 前期博客  Spark运行模式概述 Spark standalone简介与运行wordcount(master.slave1和slave2) 开篇要明白 (1)spark-env.sh 是环境变量配置文件 (2)spark-defaults.conf (3)slaves 是从节点机器配置文件 (4)metrics.properties 是 监控 (5)log4j.properties 是配置日志 (5)fairscheduler.xml是公平调度 (6)docker.properties 是…