一.wordcount程序原理深度剖析 二.Spark架构原理 1.

  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

本课主题 BlockManager 运行實例 BlockManager 原理流程图 BlockManager 源码解析 引言 BlockManager 是管理整个Spark运行时的数据读写的,当然也包含数据存储本身,在这个基础之上进行读写操作,由于 Spark 本身是分布式的,所以 BlockManager 也是分布式的, BlockManager 原理流程图 [下图是 BlockManager 原理流程图] BlockManager 运行實例 从 Application 启动的角度来观察Blo

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

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

一.架构原理深度剖析 StreamingContext初始化时,会创建一些内部的关键组件,DStreamGraph,ReceiverTracker,JobGenerator,JobScheduler,DStreamGraph, 我们程序中定义很多DStream,中间用很多操作把这些DStream给串起来,这些DStream之间的依赖关系,就是所谓的DStreamGraph, 然后调用StreamingContext.start()方法: 调用StreamingContext.start()方法的

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

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

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster(Local[*]).setAppName("wordCount") val sc=new SparkContext(conf) sc.textFile("/input").flatMap(" ").map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/output") sc.stop val co

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext

  原文地址:http://mzorro.me/post/55c85d06e40daa9d022f3cbd   WordCount可以说是分布式数据处理框架的”Hello World”,我们可以以它为例来剖析一个Spark Job的执行全过程. 我们要执行的代码为: sc.textFile("hdfs://...").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect 只有一行,很简单也很经典的代码.

1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境.在Spark中由S

spark 生态及运行原理 Spark 特点 运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎,支持在内存中对数据进行迭代计算.官方提供的数据表明,如果数据由磁盘读取,速度是Hadoop MapReduce的10倍以上,如果数据从内存中读取,速度可以高达100多倍. 适用场景广泛 => 大数据分析统计,实时数据处理,图计算及机器学习 易用性 => 编写简单,支持80种以上的高级算子,支持多种语言,数据源丰富,可部署在多种集群中 容错性高.Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resil

文章正文 通过文章“Spark 核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度.Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行.基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算. 1.分布式运行框架 Spark可以部署在多种资源管理平

一.前奏 Hadoop是目前大数据领域最主流的一套技术体系,包含了多种技术. 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 有些朋友可能听说过Hadoop,但是却不太清楚他到底是个什么东西,这篇文章就用大白话给各位阐述一下. 假如你现在公司里的数据都是放在MySQL里的,那么就全部放在一台数据库服务器上,我们就假设这台服务器的磁盘空间有2T吧,大家先看下面这张图. 现在问题来了,你不停的往这台服务器的MySQL里放数据,结果数据量越

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者 | 蒋专 蒋专,现CDG事业群社交与效果广告部微信广告中心业务逻辑组员工,负责广告系统后台开发,2012年上海同济大学软件学院本科毕业,曾在百度凤巢工作三年,2016年入职微信广告中心. 导语 spark 已经成为广告.报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家. 本文

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库.矩阵库和向量库: 算法库:包含广义线性模型.推荐系统.聚类.决策树和评估的算法: 实用程序:包括测试数据的生成.外部数据的读入等功能. MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPAC

原文引自:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkC

图 1   Spark Streaming 架构图 组件介绍:‰ Network Input Tracker : 通 过 接 收 器 接 收 流 数 据, 并 将 流 数 据 映 射 为 输 入DStream.‰ Job Scheduler :周期性地查询 DStream 图,通过输入的流数据生成 Spark Job,将 Spark Job 提交给 Job Manager 进行执行.‰ JobManager:维护一个 Job 队列,将队列中的 Job 提交到 Spark 进行执行. 通 过 图

NET/ASP.NET Routing路由(深入解析路由系统架构原理) 阅读目录: 1.开篇介绍 2.ASP.NET Routing 路由对象模型的位置 3.ASP.NET Routing 路由对象模型的入口 4.ASP.NET Routing 路由对象模型的内部结构 4.1UrlRoutingModule 对象内部结构 4.2RouteBase.Route.RouteCollection.RouteTable 路由核心对象模型 4.3RouteValueDictionary.RouteData