首先会将jar包上传到机器(服务器上)     1.在这台机器上会产生一个Application(也就是自己的spark程序)     2.然后通过spark-submit(shell) 提交程序的时候         2.1会启动一个driver(进程):spark-submit使用我们之前一直使用的那种提交模式去提交的时候,我们之前的提交模式,叫做Standalone,其实会通过反射的方式,创建和构造一个DriverActor进程出来         driver进程会执行我们的Appl…

 …

一.springMVC架构原理分析 1.先搞清楚什么是springMVC: 其实springMVC是spring框架中的一个模块,springMVC和spring无需通过中间整合层整合,SpringMVC是一个基于MVC的web框架. 来一张图直观展示下: 2.顺便普及下MVC的知识:MVC是一种设计模式,是前辈们总结出的一些优秀的代码管理使用经验. MVC的 执行顺序如下图所示:(MVC在B/S系统下的执行顺序) 3.springMVC框架剖析 核心架构的具体流程步骤如下:(内容摘自:http…

在Spark中,一个应用程序要想被执行,肯定要经过以下的步骤:          从这个路线得知,最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task,通过并行或者并发的运行来完成真正的工作.由此可见,一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者.下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解.     task运行之前的工作是Driver启动Executor,接着Executor准备好一切运行环境,并向Driver反向注册,最终Driver向Executor发送…

一.内核剖析 1.内核模块 1.Application 2.spark-submit 3.Driver 4.SparkContext 5.Master 6.Worker 7.Executor 8.Job 9.DAGScheduler 10.TaskScheduler 11.ShuffleMapTask and ResultTask 2.图解 自己编写的Application,就是我们自己写的程序,拷贝到用来提交spark应用的机器,使用spark-submit提交这个Application,提交…

    附件列表…

Spark内核架构原理 1.Driver 选spark节点之一,提交我们编写的spark程序,开启一个Driver进程,执行我们的Application应用程序,也就是我们自己编写的代码.Driver会根据我们对RDD定义的操作,提交一大堆的task去Executor上.Driver注册了一些Executor之后,就可以开始正式执行我们的Spark应用程序了,首先第一步,创建初始RDD,读取数据.HDFS文件内容被读取到多个Worker节点上,形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD. 2.M…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

一: Spark内核架构 1,Drive是运行程序的时候有main方法,并且会创建SparkContext对象,是程序运行调度的中心,向Master注册程序,然后Master分配资源. 应用程序: Application = Driver(驱动程序) + Executor(执行程序) Driver部分的代码:主要是SparkContext +SparkConf   Application 的main 方法 .创建sparkcontext.这样 环境对象 sparkcontext 创建时要有程序的…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…