SparkContext初始化流程图 其它说明: 在createTaskScheduler会根据不同的提交模式创建backend对象(如本地模式为LocalBackend). 在SparkDeploySchedulerBackend中构造ApplicationDescription对象appDesc,该对象描述了Application最大需要多少CPU core,每个slave上需要多少内存. 在DAGScheduler和TaskScheduler对象初始化完成后,每执行到一个Action操作就…

通过搭建和运行example,我们初步认识了spark. 大概是这么一个流程 ------------------------------                 ----------------------              ---------------------- | Application(spark shell) |   <=>       | Spark Master       |  <=>   |    Spark Slavers   | ----…

spark 源码编译 scala 版本2.11.4 os:ubuntu 14.04 64位 memery 3G spark :1.1.0 下载源码后解压 1 准备环境,安装jdk和scala,具体参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html 2 编译 其实spark 官网上说得挺详细的,但是使用官网介绍的方法,在下载依赖包时,被天朝墙了,导致总是下载不成功.幸好还有一个maven的编译方法,下面网址是spark官网介绍如何使用maven编译s…

标签(空格分隔): Spark 本篇博客以WordCount为例说明Spark Job的提交和运行,包括Spark Application初始化.DAG依赖性分析.任务的调度和派发.中间计算结果的存储和读取. SparkContext的初始化综述 SparkContext是进行Spark应用开大的主要接口,是Spark上层应用与底层实现的中转站. SparkEnv DAGScheduler TaskScheduler SchedulerBackend WebUI SparkContext的构造函…

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍…

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.…

有些应用中可能希望先在driver上运行一段java单机程序,然后再初始化SparkContext用集群模式操作java程序返回值.从而避免过早建立SparkContext对象分配集群资源,使资源长时间空闲. 这里涉及到两个yarn参数: <property> <name>yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms</name> <value>6000000</value> </property&…

SparkContext(Spark上下文) /** * Main entry point for Spark functionality. A SparkContext represents the connection to a Spark * cluster, and can be used to create RDDs, accumulators and broadcast variables on that cluster. * * @note Only one `SparkConte…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

本章内容: 1.功能描述 本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说…