一直不是很清楚ApplicationMaster的作用,尤其是在yarn client mode和cluster mode的区别 网上有一些非常好的资料,请移步: https://blog.cloudera.com/blog/2014/05/apache-spark-resource-management-and-yarn-app-models/ 然而还是不如直接看source code来的真切,参考spark source code(2.1.0) 简单解释下如下图片: master 即为App…

1. Install Java and set JAVA_HOME 2. Install Eclipse Juno Java IDE, Scala plugin and Scala Test 3. Download spark1.0.0 4. Generate a workspace for eclipse [shaochen@linux spark-1.0.0]$ export http_proxy=proxy01.cd.intel.com:911[shaochen@linux spark-1…

LIRE教程之源码分析 |LIRE Tutorial of Analysis of the Source Code 最近在做地理图像识别和检索的研究,发现了一个很好用的框架LIRE,遂研究了一通.网上的教程不算很多,而且LIRE更新比较快,一些方法已经更新或废弃,故想写几篇文章重新总结一下框架内的多种方法,方便他人使用. LIRE(Lucene Image Retrieval)是一个开源的轻量级图像识别Java框架,提供了多种简单易用的图片检索方法.事实上,LIRE是基于Lucene这个全文检索…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-deploy%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background 在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了Hadoop YARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器:并且分析了Spark应用内的任务调度模块.本文就Spark的外层资…

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local.Standalone.Mesos.YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多. 从代码中,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local…

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode client \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:21:14 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 2.2.118/11/27 21:21:15 WARN util.NativeCodeLoa…

上篇文章 spark 源码分析之十六 -- Spark内存存储剖析 主要剖析了Spark 的内存存储.本篇文章主要剖析磁盘存储. 总述 磁盘存储相对比较简单,相关的类关系图如下: 我们先从依赖类 DiskBlockManager 剖析. DiskBlockManager 文档说明如下: Creates and maintains the logical mapping between logical blocks and physical on-disk locations. One block…

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo…