<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心…

spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置.分别是driver memory 和executor memory. 从名字上大概可以猜出大概.具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存.换言之就是为当前应用分配了多少内存. executor memory是每个节点上占用的内存.每一个节点可使用内存. 单独设置其中一个,集群仍能正常启动. 实际应用中,初步感…

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1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独…

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat…

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数…

RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters 这两篇论文. 这篇…

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Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):…

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Job如何划分为Stage http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342424.html 1.Spark中Stage的提交 1.在复习内容中,将Job划分为Stage这一过程的调用起始于方法handleJobSubmitted,同样Stage的提交也包含在该方法中,如下所示: private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, fin…

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Job的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342404.html 1.Spark中Job如何划分为Stage 我们在复习内容中介绍了Spark中Job的提交,下面我们看如何将Job划分为Stage. 对于JobSubmitted事件类型,通过 dagScheduler的handleJobSubmitted方法处理,方法源码如下: private[scheduler] def ha…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. Spark程序程序job的运行是通过actions算子触发的,每一个action算子其实是一个runJob方法的运行,详见文章 SparkContex源码解读(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5326678.html 1.Spark中Job的提交 以一个简单的runjob为例,源码如下: def runJobT, U: Unit = { val start = System.nanoTime //通过da…

继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的代码比较简单,它只有一个main函数,同时,和AppClient一样,它也有一个ClientEndpoint,只是两者的用途不一样. 1.Client Client中唯一的main方法如下: def main(args: Array[String]) { if (!sys.props.contain…

继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法,receive方法中消息类型主要分为以下12种情况: (1)重新选择了新Leader,进行数据的恢复 (2)恢复完毕,重新创建Driver,完成资源的重新分配 (3)触发Leadership的选举 (4)Master注册新的Worker (5)Master注册新的App,然后重新分配资源 (6)Ex…

继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Worker源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5300202.html 4.receive方法, receive方法主要分为以下14种情况: (1)worker向master注册成功后,详见代码 (2)worker向master发送心跳消息,如果还没有注册到master上,该消息将被忽略,详见代码 (3)worker的工作空间的清理,详见代码 (4)更换master,详见代码 (5)worker注…

眼下,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法.SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及当中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包能够加快部署速度. spark的执行依赖于scala2.10.4,注意此版本号一定要正确,否则spark不能正确执行. 1.scala的安装非常easy.在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到随意路…

Spark中的Scheduler scheduler分成两个类型.一个是TaskScheduler与事实上现,一个是DAGScheduler. TaskScheduler:主要负责各stage中传入的task的运行与调度. DAGScheduler:主要负责对JOB中的各种依赖进行解析,依据RDD的依赖生成stage并通知TaskScheduler运行. 实例生成 TaskScheduler实例生成: scheduler实例生成,我眼下主要是针对onyarn的spark进行的相关分析, 在app…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建…

一.前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制,所以还是有必要了解一下的. 二.架构图 三.基本概念: 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块,是一个主从架构.管理磁盘小文件的地址. MapOutputTrackerMaster是主对象,存在于Driver中. MapOutputTrackerWorker是从对象,存在于Excutor中. 2) BlockManager BlockManager块管理者,是Sp…

在使用数据库的时候,需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行. 原表名字为 TABLE ,表中的部分原始数据为: +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +----------+------------------------+ | 1 | 有害程序事件(MI) | | 0 | 计算机病毒事件 | | 0 | 蠕虫事件 | | 0 | 特洛伊木马事件 | +----------+------------------------+…

一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part…

一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 2. 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义. 3. 在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量…

一.前述 RDD之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖. Spark中的Stage其实就是一组并行的任务,任务是一个个的task . 二.具体细节 窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的.或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的.不会有shuffle的产生.父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多…