一.集群启动过程--启动Master $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh start-master.sh脚本关键内容: spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master 1 --ip $SPARK_MASTER_IP --port $SPARK_MASTER_PORT --webui-port $SPARK_MASTER_WEBUI_PORT 日志信息:$SPARK_HOME/logs/ // :…

SparkContext作为整个Spark的入口,不管是spark.sparkstreaming.spark sql都需要首先创建一个SparkContext对象,然后基于这个SparkContext进行后续RDD的操作:所以很有必要了解下SparkContext在初始化时干了什么事情. SparkContext初始化过程主要干了如下几件事情: 1.根据SparkContext的构造入参SparkConf创建SparkEnv: 2.初始化SparkUI; 3.创建TaskScheduler: 4…

Spark Standalone 部署配置 Standalone架构 手工启动一个Spark集群 https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 通过脚本启动集群 编辑slaves,其实把worker所在节点添加进去 配置spark-defaults.conf 启动集群(我这里是三节点集群) 在浏览器打开页面 修改 spark-env.sh 文件 先停止 在重新启动一下 再次访问网页 下面跑一个Job实例 ./spark-su…

Task的运行过程分析 Task的运行通过Worker启动时生成的Executor实例进行, caseRegisteredExecutor(sparkProperties)=> logInfo("Successfullyregistered with driver") //Make this host instead of hostPort ? executor= newExecutor(executorId, Utils.parseHostPort(hostPort)._1,s…

引言 上一小节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析2>介绍了Driver側将Stage进行划分.依据Executor闲置情况分发任务,终于通过DriverActor向executorActor发送任务消息. 我们要了解Executor的运行机制首先要了解Executor在Driver側的注冊过程.这篇文章先了解一下Application和Executor的注冊过程. 1. Task类及其相关 1.1 Task类 Spark将由Executor运行的Task分为ShuffleMa…

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************…

主要包括以下三部分,本文为第三部分: 一. Scala环境准备 查看二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 查看三. Spark集群(standalone模式)安装 Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习,可以不用安装上面的hadoop环境,若要结合hdfs使用spark,则可以参考上面的步骤搭建hadoop. 1. 下载安装包并解压(如:~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7): 2. 启动服务 a.启动master…

在上文中我们知道spark的集群主要有三种运行模式standalone.yarn.mesos,其中常被使用的是standalone和yarn,本文了解一下什么是standalone运行模式,它的运行流程是怎么样的. 简介 standalone模式,是spark自己实现的,它是一个资源调度框架.这里我们要关注这个框架的三个节点: 1)client 2)master 3)worker spark应用程序有一个Driver驱动,Driver可以运行在Client上也可以运行在master上.如果你使用…

Netty3 源代码分析 - NIO server绑定过程分析      一个框架封装的越好,越利于我们高速的coding.可是却掩盖了非常多的细节和原理.可是源代码可以揭示一切. 服务器端代码在指定好ChannelFactory.设定好选项.而后Bootstrap.bind操作就会开启server.接受对端的连接. 所以有必要对这后面的过程分析清楚,下图是关键流程.先是构建一个默认的Pipeline,为我们接下来要创建的监听通道服务.这个Pipeline里面会增加一个Binder的上行事件处理…

1. RDD 的设计与运行原理 Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务. 在实际应用中,存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处在于不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入.而 Hadoop 中的 MapReduce 框架都是把中间结果写入到 HDFS 中,带来了大量的数据复制.磁盘 IO 和序列化开销,并且通常…

Thread运行过程分析: 以下是一个最普通的Thread实现过程,我们今天就来看仔细分析下他是如何运行的. public class ThreadRunMain { public static void main(String[] args) { MyThread mt = new MyThread(); mt.setName("MyThread"); Thread th = new Thread(mt); th.setName("thThread"); th.s…

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App…

第2章 Spark角色介绍及运行模式 2.1 集群角色 从物理部署层面上来看,Spark主要分为两种类型的节点,Master节点和Worker节点:Master节点主要运行集群管理器的中心化部分,所承载的作用是分配Application到Worker节点,维护Worker节点,Driver,Application的状态.Worker节点负责具体的业务运行. 从Spark程序运行的层面来看,Spark主要分为驱动器节点和执行器节点. 2.2 运行模式 1)Local模式: Local模式就是运行在…

之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(2)-RFCN(.wk)LoadModel及NNIE Init函数运行过程分析,通过对LoadModel函数及NNIE Init函数实现分析,结合上一篇随笔对LoadModel函数参数挖掘,很大程度上能够理解NNIE初始化实现过程,并给其他算法模型在NNIE移植提供参考,下面将给出RFCN Load_Model函数执行过程与NNIE_RFCN参数初始化过程. 1.RFCN Load_Model函数执行过程…

本系列专属github地址:https://github.com/ios122/spark_lagou 前言 我觉得如果动笔,就应该努力地把要说的东西表达清楚.今后一段时间,尝试下系列博客文章.简单说,如果心里想表达想分享的,就适当规划组织下,使其相对自成体系,以便于感兴趣但可能刚好某个领域还不是很熟的人,也能很好地入手.系列文章,我会努力避免过于主观化的描述,同时吸取以往的经验,尽量给每个系列的文章都设置一个单独的 github 项目,供查阅参考. Spark 系列文章规划 Spark系列,因…

几个基本概念: (1)job:包含多个task组成的并行计算,往往由action催生. (2)stage:job的调度单位. (3)task:被送到某个executor上的工作单元. (4)taskSet:一组关联的,相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集. 一个应用程序由一个driver program和多个job构成.一个job由多个stage组成.一个stage由多个没有shuffle关系的task组成. spark应用程序的运行架构:   (1)简单的说: 由driver向…

IDE:eclipse Spark:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 scala:2.10.4 创建scala工程,编写wordcount程序如下 package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object…

通过上一个系列Appium Android Bootstrap源码分析我们了解到了appium在安卓目标机器上是如何通过bootstrap这个服务来接收appium从pc端发送过来的命令,并最终使用uiautomator框架进行处理的.大家还没有这方面的背景知识的话建议先去看一下,以下列出来方便大家参考: <Appium Android Bootstrap源码分析之简介> <Appium Android Bootstrap源码分析之控件AndroidElement> <App…

Spark集群master节点:      192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器…

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的…

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b…

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第…

本文是董西成的Hadoop技术内幕一书的读书章节总结. 第八章 Task运行过程分析 所有Task需要周期性地向TaskTracker汇报最新进度和计数器值,而这正是由Reporter组件实现的,其中Reporter汇报的信息中包含两个部分:任务执行进度以及任务计数器值.任务执行进度hadoop采用简单的线性模型计算每个阶段的进度值,对于Map Task而言,作为一个大阶段不再分解,一般实用RecordReader中的getProgress()方法划定执行进度:对于Reduce Task而言,可…

Spark以yarn方式运行时抛出异常: cluster.YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state FINISHED! 解决方案: 主要是给节点分配的内存少,yarn kill了spark application. 1.停止hadoop集群 [root@node06 bin]# stop-all.sh 2.给yarn-site.xml增加配置: <property> <name&g…

CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇,我们主要分析了一次作业的提交过程,严格说是在driver端的过程,作业提交之后经过DAGScheduler根据shuffle依赖关系划分成多个stage,依次提交每个stage,将每个stage创建于分区数相同数量的Task,并包装成一个任务集,交给TaskSchedulerImpl进行分配.TaskSchedulerImpl则会根据SchedulerBackEnd提供的计算资源(executor),并考虑任务本地性,黑名单,调度…

不多说,直接上干货! 请移步 Spark standalone简介与运行wordcount(master.slave1和slave2) Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)…

以下内容参考http://www.cnblogs.com/luogankun/p/3912956.html 一.集群启动过程--启动Master 二.集群启动过程--启动WorkerWorker运行时,需要注册到指定的master url Worker启动之后主要做了两件事情: 1)将自己注册到Master(RegisterWorker): 2)定期发送心跳信息给Master: Worker向Master发送注册信息: Master侧收到RegisterWorker通知: Worker在收到Ma…

Spark的运行模式多种多样,在单机上既可以以本地模式运行,也可以以伪分布式模式运行.而当以分布式的方式运行在Cluster集群中时,底层的资源调度可以使用Mesos 或者是Hadoop Yarn ,也可以使用Spark自带的Standalone Deploy模式 Spark处于活跃的开发过程中,代码变动频繁,所以本文尽量不涉及具体的代码分析,仅从结构和流程的角度进行阐述. 运行模式列表 基本上,Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值,个别模式还需要辅…

要获取什么样的数据? 我们要获取的数据,是指那些公开的,可以轻易地获取地数据.如果你有完整的数据集,肯定是极好的,但一般都很难通过还算正当的方式轻易获取.单就本系列文章要研究的实时招聘信息来讲,能获取最近一个月的相关信息,已是足矣. 如何获取数据? 爬虫,也是可以的,作为一个备选方案.但是,我注意到拉勾网本身的数据,是通过ajax请求更新的,所以批量获取变得更加简单.基于ajax请求来获取数据,方式有很多,这里我演示其中的自认为较为简单通用的一种: 使用 curl 模拟 ajax 请求获取数据.…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…