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…

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  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…

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在…

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6440709.html 一.大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律,软件是不存在的!所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程,最终思考的都是硬件方面的问题!最终思考都是在一秒.一毫秒.甚至一纳秒到底是如何运行的,并且基于此进行算法实现和性能调优,最后都是回到了硬件! 在大数据性能的调优,它的本质是硬件的调优!即基于 CPU(计算).Memory(存储).IO-Disk/ Network(数据交互) 基础上…

本课主题 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在…

1 Spark原理分析 -- RDD的Partitioner原理分析 2 Spark原理分析 -- RDD的shuffle简介 3 Spark原理分析 -- RDD的shuffle框架的实现概要分析 4 Spark原理分析 -- RDD的依赖(Dependencies)原理分析 5 Spark原理分析 -- RDD的checkepointing原理分析 6 Spark原理分析 -- RDD的caching和persistence原理分析 7 Spark原理分析 -- Job执行框架概述 8 Sp…

一.Task原理 1.图解 二.源码分析 1. ###org.apache.spark.executor/Executor.scala /** * 从TaskRunner开始,来看Task的运行的工作原理 */ class TaskRunner( execBackend: ExecutorBackend, val taskId: Long, val attemptNumber: Int, taskName: String, serializedTask: ByteBuffer) extends…

本文主要说一下Spark中Task相关概念.RDD计算时Task的数量.Spark Streaming计算时Task的数量. Task作为Spark作业执行的最小单位,Task的数量及运行快慢间接决定了作业运行的快慢. 开始 先说明一下Spark作业的几个核心概念: Job(作业):Spark根据行动操作触发提交作业,以行动操作将我们的代码切分为多个Job. Stage(调度阶段):每个Job中,又会根据宽依赖将Job划分为多个Stage(包括ShuffleMapStage和ResultStag…

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.…