一.wordcount程序原理深度剖析 二.Spark架构原理 1.…
一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr…
spark的主要组件和进程       driver (进程):     我们编写的spark程序就在driver上,由driver进程执行       master(进程):     主要负责资源的调度和分配,还有集群的监控       worker(进程):     主要负责     1.用自己的内存 存储RDD的某个或某些partition:     2.启动其它进程和线程,对RDD上的partition进行版型的处理和计算       executor(进程):     负责对RDD的p…
spark采用的是主从式的架构,主节点叫master,从节点是worker Driver 我们编写的spark就在Driver上,由driver进程执行. Driver是spark集群的节点之一,或你提交spark程序的机器 Master master是集群的资源管理者和调度者,类似yarn里面的ResourceManger,还负责监控整个集群的监控状况 Worker 用自己的内存缓存RDD数据 使用内存对partition的数据进行计算 Executor Task 默认情况下是一个block文…
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…
摘要:相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳. 本文分享自华为云社区<Spark架构原理>,作者:JavaEdge. 相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳. Spark的计算阶段 MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduce Spark可根据应用的复杂度,分割成更多的计算阶段(stage),组成一个有向无环图DAG…
一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077…
老李推荐:第1章3节<MonkeyRunner源码剖析>概述:架构   原理架构 MonkeyRunner使用起来非常的简单,只需要导入以下几个类基本上就能满足测试脚本编写的需求,比如: monkeyrunner.jar库的MonkeyRunner monkeyrunner.jar库的MonkeyDevice monkeyrunner.jar库的MonkeyImage 如果你想使用MonkeyRunner的控件相关的功能来让自己的代码可扩展性和可移植性更好,那么你也只需额外用上下面几个类就基本…
开篇语: 这几天开始学习Hadoop,花费了整整一天终于把伪分布式给搭好了,激动之情无法言表······ 搭好环境之后,按着书本的代码,实现了这个被誉为Hadoop中的HelloWorld的程序--WordCount,以此开启学习Hadoop的篇章. 本篇旨在总结WordCount程序的基本结构和工作原理,有关环境的搭建这块,网上有很多的教程,大家可以自行找谷歌或百度. 何为MapReduce: 在开始看WordCount的代码之前,先简要了解下什么是MapReduce.HDFS和MapRedu…