之前分析了spark任务提交以及计算的流程,本文将分析在计算过程中数据的读写过程.我们知道:spark抽象出了RDD,在物理上RDD通常由多个Partition组成,一个partition对应一个block.在driver和每个executor端,都有一个Blockmanager.Blockmanager是spark在计算过程中对block进行读写的入口,它屏蔽了在读取数据时涉及到的内存分配,从其他executor端远程获取等具体细节.接下来,本文将以读写block为主线,分析spark在计算过…

转自:http://blog.csdn.net/hustyangju/article/details/21165721 原创博文,知识共享!转载请注明出处:http://blog.csdn.net/hustyangju/article/details/21165721 S3C6410 SPI全双工读写流程分析 一.SPI控制器datasheet 1详细请参考:http://blog.csdn.net/hustyangju/article/details/20474659 2 SPI的所有寄存器都…

作者:周志湖 以下的代码演示了通过Case Class进行表Schema定义的样例: // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._ // Define the schema usi…

前言 最近被大佬问到一个问题,hbase查询数据在最坏的场景下需要进行几次rpc,当时就懵了..下面主要对client端代码进行分析.阅读文章和看源码更配~ 读数据 流程总览 1. 从zookeeper中获取meta信息,并通过meta信息找到需要查找的table的startkey所在的region信息 2. 和该region所在的regionserver进行rpc交互获取result 3. region server查询memstore(memstore是是一个按key排序的树形结构的缓冲区)…

从WordCount開始分析 编写一个样例程序 编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的样例程序: packageorg.apache.spark.examples importorg.apache.spark.SparkContext importorg.apache.spark.SparkContext._ objectWordCount{ defmain(args : Array[String]) { valsc = ),"wordcount by hdfs", Sys…

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql.    2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark…

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理,本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程 一.Receiver启动过程回顾 如图,从ReceiverTracker的start方法开始,调用launchReceivers()方法,给endpoint发送消息,endpoint.send(StartAllReceivers(receivers)),endp…

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现. 特点如下: 能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性流式数据访问,而不是随机读写面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点: 不支持低延迟数据访问不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者不支持文件随机修改,仅支持追加写入HDFS中的block.packet.…

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现.特点如下:    能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性    流式数据访问,而不是随机读写    面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展    简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点:    不支持低延迟数据访问    不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)    不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者    不支持文件随机…

由于预处理的数据都存储在cassandra里面,所以想要用spark进行数据分析的话,需要读取cassandra数据,并把分析结果也一并存回到cassandra:因此需要研究一下spark如何读写cassandra. 话说这个单词敲起来好累,说是spark,其实就是看你开发语言是否有对应的driver了. 因为cassandra是datastax主打的,所以该公司也提供了spark的对应的driver了,见这里. 我就参考它的demo,使用scala语言来测试一把. 1.执行代码 //Cassa…