原文:https://www.cnblogs.com/asura7969/p/8441471.html https://blog.csdn.net/xu__cg/article/details/70037933…

Spark学习笔记总结 02. Spark任务流程 1. RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD(s)的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency) 窄依赖窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女 宽依赖宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition 总结:窄依赖我们形象的比喻为超生(多个子女)查看RDD依…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar…

Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coarse…

Application 指用户编写的Spark应用程序,其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码. Driver Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并创建SparkContext.创建的目的是为了初始化Spark的运行环境.SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请.任务的分配和监控等.当Executor部分运行完毕后,Driver同时负责将SparkContext关闭,通…

Spark任务调度 TaskScheduler调度入口: (1)       CoarseGrainedSchedulerBackend 在启动时会创建DriverEndPoint. 而DriverEndPoint中存在一定时任务,每隔一定时间(spark.scheduler.revive.interval, 默认为1s)进行一次调度(给自身发送ReviveOffers消息, 进行调用makeOffers进行调度).代码如下所示 override def onStart() { // Perio…

   原文地址:http://blog.jobbole.com/102645/     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,Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中某个工作节点上启动.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 Standalone集群,也可以是其他…

Master源码 package org.apache.spark.deploy.master //伴生类 private[deploy] class Master( override val rpcEnv: RpcEnv, address: RpcAddress, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends ThreadSafeRpcEndpoint with Logging wi…

1.start-all.sh脚本,实际上执行java -cp Master 和 java -cp Worker 2.Master 启动时首先穿件一个RpcEnv对象,负责管理所有通信逻辑 3.Master 通信RpcEnv对象创建一个Endpoint,Master就是一个Endpoint,Worker可以与其进行通信 4.Worker启动时也是创建一个RpcEnv对象 5.Worker通过RpcEnv对象创建一个Endpoint 6.Worker 通过RpcEnv对象建立到Master的连接 ,…

RDD运行原理 1.创建 RDD 对象 2.DAGScheduler模块介入运算,计算RDD之间的依赖关系.RDD之间的依赖关系就形成了DAG 3.每一个JOB被分为多个Stage,划分Stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个Stage,避免多个Stage之间的消息传递开销. https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5818374.html…

1.spark提交流程 sparkContext其实是与一个集群建立一个链接,当你停掉它之后 就会和集群断开链接,则属于这个资源的Excutor就会释放掉了,Driver 向Master申请资源,Master会向work分配资源,则会在wordCount里面会 构建Rdd,则它会会构建DAG,DAG又叫有向无环图,则有向无环图一旦触发Action 的时候,这个时候就会提交任务,此时,这些任务就不会经过Master,如果经过Master 则Master的压力会很大,其实Excutor一旦启动了,它…

最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑.为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均.比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,全都压到一个人身上了.遇到这种问题,网上有很多的解决办法: 比如这篇写的就不错:http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html 倒…

不多说,直接上干货! Spark基本运行流程 Application program的组成 Job : 包含多个Task 组成的并行计算,跟Spark action对应. Stage : Job 的调度单位,对应于TaskSet . TaskSet :一组关联的.相互之间没有shuffle 依赖关系的任务组成的任务集. Task : 被送到某个executor 上的工作单元 Spark 运行流程概述  Spark具体流程(以standalone模式为例)…

随着对spark的业务更深入,对spark的了解也越多,然而目前还处于知道的越多,不知道的更多阶段,当然这也是成长最快的阶段.这篇文章用作总结最近收集及理解的spark相关概念及其关系. 名词 driver driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序,逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源,拆解任务,代码层面就是sparkcontext. worker worker指可以运行的物理节点. executor executor指执行spark任务的处理程序,对j…

Map-Reduce 我认为上图代表着MapReduce不仅仅包括Map和Reduce两个步骤这么简单,还有两个隐含步骤没有明确,全部步骤包括:切片.转换.聚合.叠加,按照实际的运算场景上述步骤可以简化. 具体的流程为: 原始数据 -) [切片] -> 数据对单元集合(列表) (k1,v1) 数据对单元集合 (k1,v1) -> [Map转换] -) 数据对单元集合 (k2,v2) 数据对单元集合 (k2,v2) -> [聚合(合并] -) 数据对单元集合(字典)(k2,[v2]) 数据…

一.前述 Spark是基于内存的计算框架,性能要优于Mapreduce,可以实现hadoop生态圈中的多个组件,是一个非常优秀的大数据框架,是Apache的顶级项目.One stack  rule  them all  霸气. 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MapReduce的算法 二.具体细节 1.Spark与MapReduce的区别 都是分布式计算框架,Spark基于内存,…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 术语 Master(standalone):资源管理的主节点(进程) Cluster Manager:在集群上获取资源的外部服务(例如standalone,Mesos,Yarn ) Worker Node(standalone):资源管理的从节点(进程) 或者说管理本机资源的进程 Appl…

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…

dataframe以RDD为基础的分布式数据集,与RDD的区别是,带有Schema元数据,即DF所表示的二维表数据集的每一列带有名称和类型,好处:精简代码:提升执行效率:减少数据读取; 如果不配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER,那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失 spark工作机制 用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文. 执行add算子,形成dag图输入dagschedu…

随着对spark的业务更深入,对spark的了解也越多,然而目前还处于知道的越多,不知道的更多阶段,当然这也是成长最快的阶段.这篇文章用作总结最近收集及理解的spark相关概念及其关系. 名词 driver driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序,逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源,拆解任务,代码层面就是sparkcontext. worker worker指可以运行的物理节点. executor executor指执行spark任务的处理程序,对j…

一.Spark介绍 Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system. It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools…

https://blog.csdn.net/lovechendongxing/article/details/81746988 Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行,通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互. 1.Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源(cpu.内存等) 2.Cluster manager分配应用程序执行需要的资源,在Worker节点上创建Executor 3.S…

简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,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MapReduce的算法. Spark是Scala编写,方便…

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

1.安装好flume2.安装好kafka3.安装好spark4.流程说明: 日志文件->flume->kafka->spark streaming flume输入:文件 flume输出:kafka的输入 kafka输出:spark 输入5.整合步骤: (1).将插件jar拷贝到flume的lib目录下 a. flumeng-kafka-plugin.jar b. metrics-annotation-2.2.0.jar (2).将配置文件producer.properties拷贝到flu…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

研究背景 互联网行业越来越重视自家客户的一些行为偏好了,无论是电商行业还是金融行业,基于用户行为可以做出很多东西,电商行业可以归纳出用户偏好为用户推荐商品,金融行业可以把用户行为作为反欺诈的一个点,本文主要介绍其中一个重要的功能点,基于行为日志统计用户行为路径,为运营人员提供更好的运营决策.可以实现和成熟产品如adobe analysis类似的用户行为路径分析.最终效果如图.使用的是开源大数据可视化工具.如图所示,用户行为路径的数据非常巨大,uv指标又不能提前计算好(时间段未定),如果展示5级,…

1.使用SparkConf配置Spark (1)在java中使用SparkConf创建一个应用: SparkConf conf =;i++){ javaBean bean =new javaBean(i); list.add(bean); } JavaRDD<javaBean> rdd =sc.parallelize(list); for(javaBean bean:rdd.collect()) System.out.println(bean); }} 来自为知笔记(Wiz)…