Stage 是一组独立的任务,他们在一个job中执行相同的功能(function),功能的划分是以shuffle为边界的.DAG调度器以拓扑顺序执行同一个Stage中的task. /** * A stage is a set of independent tasks all computing the same function that need to run as part * of a Spark job, where all the tasks have the same shuffle…

spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx SparkCore 相当于Hadoop中的MapReduce,用于大规模离线批处理计算 SparkSQL 相当于Hive(稍微类似),用于交互式计算 注意: 1.交互式计算:用户界面中的查询条件进行过滤查询,然后交给SparkSQL进行处理,产生输出数据.速度比较快 2.交互式计算框架:Presto.Imp…

spark 资源调度包 Stage(阶段) 类解析 Stage 概念 Spark 任务会根据 RDD 之间的依赖关系, 形成一个DAG有向无环图, DAG会被提交给DAGScheduler, DAGSchedular 会把DAG划分为相互依赖的多个stage. 而划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖. 每个stage包含一个或多个task任务.而这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行. stage是由一组并行的task组成的. stage计算模式 pipe…

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,…

当某个task完成后,某个shuffle Stage X可能已完成,那么就可能会一些仅依赖Stage X的Stage现在可以执行了,所以要有响应task完成的状态更新流程. =======================DAG task完成后的更新流程=================== ->CoarseGrainedSchedulerBackend::receiveWithLogging  --调度器的事件接收器 ->case StatusUpdate(executorId, taskId…

变量的定义 val a: Int = 1 var b = 2 方法和函数 区别:函数可以作为参数传递给方法 方法: def test(arg: Int): Int=>Int ={ 方法体 } val fun = (test _: Int =>(Int=>Int))=>函数体 逻辑执行语句 val a = if(条件){ 执行逻辑 返回值 }else{ 执行逻辑 } while(条件){ 执行逻辑 } val arr = Array(1,2,3,4,5) for(i <- 0…

先看一下原理性的文章:http://jerryshao.me/architecture/2013/10/08/spark-storage-module-analysis/ ,http://jerryshao.me/architecture/2013/10/08/spark-storage-module-analysis/  , 另外,spark的存储使用了Segment File的概念(http://en.wikipedia.org/wiki/Segmented_file_transfer ),…

DAGScheduler最终创建了task set,并提交给了taskScheduler.那先得看看task是怎么定义和执行的. Task是execution执行的一个单元. Task: executor执行的基本单元,也是spark操作的最小单位.和java executor的task基本上是相同含义的. /** * A unit of execution. We have two kinds of Task's in Spark: * - [[org.apache.spark.schedul…

在前面的sparkContex和RDD都可以看到,真正的计算工作都是同过调用DAGScheduler的runjob方法来实现的.这是一个很重要的类.在看这个类实现之前,需要对actor模式有一点了解:http://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model http://www.slideshare.net/YungLinHo/introduction-to-actor-model-and-akka 粗略知道actor模式怎么实现就可以了.另外,应该先看看DAG相关的概念…

http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf  ucb关于spark的论文,对spark中核心组件RDD最原始.本质的理解,没有比这个更好的资料了.必读. Abstract RDDs provide a restricted form of shared memory, based on coarse grained transformations rather than fine-grained updates to…

RDD.Action触发SparkContext.run,这里举最简单的例子rdd.count() /** * Return the number of elements in the RDD. */ def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum Spark Action会触发SparkContext类的runJob,而runJob会继续调用DAGSchduler类的runJob DAGSchduler类的run…

1. spark 如何执行程序? 首先看下spark 的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点. 2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信. dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用…

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Scala 配置文件 启动与测试 应用部署 部署架构 应用程序部署 核心原理 RDD概念 RDD核心组成 RDD依赖关系 DAG图 RDD故障恢复机制 Standalone模式的Spark架构 YARN模式的Spark架构 应用程序资源构建 API WordCount示例 RDD构建 RDD缓存与持久化 RDD分区数 共享变量 RDD Operation RDD Operation隐式转换 RDD[T]分区Operation RDD[T]常用聚合Operati…

窄依赖.宽依赖以及stage的划分依据:https://www.cnblogs.com/itboys/p/6673046.html 参考: http://blog.csdn.net/u012684933/article/details/51028707 参考: http://blog.csdn.net/dax1n/article/details/53431373 参考: http://blog.csdn.net/qq_14950717/article/details/52871666 repar…

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap…

一.什么是数据本地性(data locality) 大数据中有一个很有名的概念就是"移动数据不如移动计算",之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的I/O消耗,如果能够想办法尽量减少这个I/O消耗就能够提升效率.那么如何减少I/O消耗呢,当然是尽量不让数据在网络上传输,即使无法避免数据在网络上传输,也要尽量缩短传输距离,这个数据需要传输多远的距离(实际意味着数据传输的代价)就是数据本地性,数据本地性根据传输距离分为几个级别,不在网络上传输肯定是最好的级别,其它级别划分依据传…

延迟调度算法的实现是在TaskSetManager类中的,它通过将task存放在四个不同级别的hash表里,当有可用的资源时,resourceOffer函数的参数之一(maxLocality)就是这些资源的最大(或者最优)locality级别,如果存在task满足资源的locality,那从最优级别的hash表.也就是task和excutor都有loclity级别,如果能找到匹配的task,那从匹配的task中找一个最优的task.    =====================延迟调度算法=…

spark的Executor是执行task的容器.和java的executor概念类似. ===================start executor runs task============================ ->CoarseGrainedExecutorBackend::receiveWithLogging --接收CoarseGrainedSchedulerBackend发来的消息 ->case LaunchTask(data) =>  处理启动task的消息…

调度算法的最基本工作之一,就是比较两个可执行的task的优先级.spark提供的FIFO和FAIR的优先级比较在SchedulingAlgorithm这个接口体现.) { ) { ) { ) { false } else {----如果所有上述的比较都相同,那么名字小的优先(哈哈,名字很重要):名字相同,则s2优先级高. s1.name < s2.name } }} 来自为知笔记(Wiz)…

任务调度器的接口类.应用程序可以定制自己的调度器来执行.当前spark只实现了一个任务调度器) )))))val createTime = System.currentTimeMillis()class DriverActor(sparkProperties: Seq[(String, String)]) extends Actor with ActorLogReceive { override protected def log = CoarseGrainedSchedulerBackend.…

SparkContext 是spark的程序入口,相当于熟悉的'main'函数.它负责链接spark集群.创建RDD.创建累加计数器.创建广播变量. ) scheduler.initialize(backend) scheduler case LOCAL_N_REGEX(threads) => def localCpuCount = Runtime.getRuntime.availableProcessors() // local[*] estimates the number of cores…

了解RDD之前,必读UCB的论文,个人认为这是最好的资料,没有之一. http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable,* partitioned collection of elements that can be operated o…

spark支持YARN做资源调度器,所以YARN的原理还是应该知道的:http://www.socc2013.org/home/program/a5-vavilapalli.pdf    但总体来说,这是一篇写得一般的论文,它的原理没有什么特别突出的,而且它列举的数据没有对比性,几乎看不出YARN有什么优势.反正我看完的感觉是,YARN的资源分配在延迟上估计很糟糕.而实际使用似乎也印证了这个预感. Abstract  two key shortcomings: 1) tight coupling…

spark论文中说他使用了延迟调度算法,源于这篇论文:http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2010/eurosys_delay_scheduling.pdf 同时它也是hadoop的调度算法. Abstract delay scheduling: when the job that should be scheduled next according to fairness cannot launch a local task, it waits f…

1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.data.gov 数据格式: 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式:姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览 上面的 22 行代码,就已经把构建一个 spark app 的三大步骤完成了,amazing, right? 今天我们主要讲 spark 的运行逻辑,所以我们就以核心的 11 - 16 ,这…

本篇接着谈谈那些稍微复杂的API. 1)   flatMapValues:针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数,然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录 这个方法我最开始接触时候,总是感觉很诧异,不是太理解,现在回想起来主要原因是我接触的第一个flatMapValues的例子是这样的,代码如下: val rddPair: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("x01", 2), ("x02"…

本篇接着讲解RDD的API,讲解那些不是很容易理解的API,同时本篇文章还将展示如何将外部的函数引入到RDD的API里使用,最后通过对RDD的API深入学习,我们还讲讲一些和RDD开发相关的scala语法. 1)  aggregate(zeroValue)(seqOp,combOp)  该函数的功能和reduce函数一样,也是对数据进行聚合操作,不过aggregate可以返回和原RDD不同的数据类型,使用时候还要提供初始值. 我们来看看下面的用法,代码如下: val rddInt: RDD[In…

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.…

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件…

官网 http://spark.apache.org/ 安装:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark-quick-start-guide/ 教程 http://www.code123.cc/1510.html 性能对比:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/08/13/2636149.html…