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

在 spark 源码分析之二 -- SparkContext 的初始化过程 中,第 14 步 和 16 步分别描述了 TaskScheduler的 初始化 和 启动过程. 话分两头,先说 TaskScheduler的初始化过程 TaskScheduler的实例化 val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode) 其调用了org.apache.spark.SparkContext#createT

今天稍微没那么忙了,趁着这个时间,准备把spark的启动过程总结一下(),分享给大家.现在使用的spark1.4.1版本 当然前提是你已经把spark环境搭建好了. 1.我们启动spark的时候一般会使用官方提供的启动脚本,start-all.sh ,那我们先来看看,这个脚本做了什么. # Start all spark daemons. # Starts the master on this node. # Starts a worker on each node specified in c

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3858065.html 为了更深入的了解spark,现开始对spark源码进行分析,本系列文章以spark 1.0.0版本源码作为分析对象.今天主要分析下standalone部署方式的启动过程 1.Spark Standalone组件 Standalone部署方式是一种典型master-slave模式,在这种模式下主要包含三个组件:Master(Cluster Manager).Worker(slave

Spark启动过程 正常启动Spark集群时往往使用start-all.sh ,此脚本中通过调用start-master.sh和start-slaves.sh启动mater及workers节点. 1.  启动Master a)         注册SignalLogger日志记录器 b)         创建名称为master的Actor 并启动,在启动master之前会: i.              创建workers.apps.drivers等例表,用于记录相关信息 ii.       

##SparkContext启动过程 基于spark 2.1.0  scala 2.11.8 spark源码的体系结构实在是很庞大,从使用spark-submit脚本提交任务,到向yarn申请容器,启动driver进程,启动executor进程,到任务调度,shuffle过程等等,模块众多,而且每个模块都很大,所以要全部看完啃透几乎不可能,一是经历不允许,而是有些边缘性的模块主要起到辅助的功能,没有什么高深的技术含量,花时间性价比不高.因此我决定略去前面提交任务,向yarn提交任务,申请资源,启

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

spark submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数. 使用格式:  ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ # other options <applica

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

tomcat 8 源码分析 ,本文主要讲解tomcat拥有哪些组件,容器,又是如何启动的 推荐访问我的个人网站,排版更好看呦: https://chenmingyu.top/tomcat-source-code/ tomcat 简介 ​ Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器,属于轻量级应用服务器. 整体架构 首先我们先看一张图 看上图总结一

Mac配置Scala和Spark最详细过程 原文链接: http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8567337.html 原文作者: 博客园--曲高终和寡 一,准备工作 1.下载Scala http://www.scala-lang.org/download/ 拖到最下面,下载for mac的版本 2.下载Spark http://spark.apache.org/downloads.html 记得选版本啊,如果你是按照我之前的 Mac配置Hadoop最详细过程 配置

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had

storm的topology启动过程是执行strom jar topology1.jar MAINCLASS ARG1 ARG2 鉴于前面已经分析了脚本的解析过程,现在重点分析topology1.jar的执行. 以storm-starter中的ExclamationTopology为例,来进行剖析: public class ExclamationTopology { public static class ExclamationBolt extends BaseRichBolt { Outpu

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随

在上一篇文章中,我们分析了tomcat的初始化过程,是由Bootstrap反射调用Catalina的load方法完成tomcat的初始化,包括server.xml的解析.实例化各大组件.初始化组件等逻辑.那么tomcat又是如何启动webapp应用,又是如何加载应用程序的ServletContextListener,以及Servlet呢?我们将在这篇文章进行分析 我们先来看下整体的启动逻辑,tomcat由上往下,挨个启动各个组件: 我们接着上一篇文章来分析,上一篇文章我们分析完了Catalina

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zookeeper简介 zookeeper是为分布式应用提供分布式协作服务的开源软件.它提供了一组简单的原子操作,分布式应用可以基于这些原子操作来实现更高层次的同步服务,配置维护,组管理和命名.zookeeper的设计使基于它的编程非常容易,若我们熟悉目录树结构的文件系统,也会很容易使用zookeeper的数据模型样式.它运行在java上,有java和c的客户端. 协作服务因难于获取正确而臭名远扬,他们特别易于出错如竞争条件和死锁.zookeeper的动机是减轻分布式应用中从零开始实现协作服务的

KVM 虚拟化原理探究- QEMU启动过程 标签(空格分隔): KVM [TOC] 虚拟机启动过程 第一步,获取到kvm句柄 kvmfd = open("/dev/kvm", O_RDWR); 第二步,创建虚拟机,获取到虚拟机句柄. vmfd = ioctl(kvmfd, KVM_CREATE_VM, 0); 第三步,为虚拟机映射内存,还有其他的PCI,信号处理的初始化. ioctl(kvmfd, KVM_SET_USER_MEMORY_REGION, &mem); 第四步,将