Spark任务提交底层原理

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Spark任务提交底层原理

Driver的任务提交过程 1.Driver程序的代码运行到action操作,触发了SparkContext的runJob方法.2.SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数.3.DAGScheduler把Job划分stage,然后把stage转化为相应的Tasks,把Tasks交给TaskScheduler.4.通过TaskScheduler把Tasks添加到任务队列当中,交给SchedulerBackend进行资源分配和任务调度.5.调度器给Task分配执行Exe…

Spark学习（四） -- Spark作业提交

标签(空格分隔): Spark 作业提交先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:…

Spark集群模式&Spark程序提交

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集…

Servlet底层原理、Servlet实现方式、Servlet生命周期

Servlet简介 Servlet定义 Servlet是一个Java应用程序,运行在服务器端,用来处理客户端请求并作出响应的程序. Servlet的特点 (1)Servlet对像,由Servlet容器(Tomcat)创建. (2)Servlet是一个接口:位于javax.servlet包中. (3)service方法用于接收用户的请求并返回响应. (4)用户访问时多次被执行(可以统计网站的访问量). Servlet底层原理 Servlet package javax.servlet; impor…

Spark基本架构及原理

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进抽…

49、Spark Streaming基本工作原理

一.大数据实时计算介绍 1.概述 Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架.它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型.而且,它的底层的组件或者叫做概念,其实还是最核心的RDD. 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream.其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了.之前学习Spark SQL是不是也是发现, 它针对数据查…

Java面试底层原理

面试发现经常有些重复的面试问题,自己也应该学会记录下来,最好自己能做成笔记,在下一次面的时候说得有条不紊,深入具体,面试官想必也很开心.以下是我个人总结,请参考: HashSet底层原理:(问了大几率跟HashMap一起面) HashMap底层原理:(非常大几率问到) Hashtable底层原理:(问的少,问了大几率问你跟HashMap的区别) synchronized底层如何实现?锁优化,怎么优化? ReentrantLock 底层实现: ConcurrentHashMap 的工作原理,底层原…