SparkContext是开发Spark应用的入口,它负责和整个集群的交互,包括创建RDD,accumulators and broadcast variables.理解Spark的架构,需要从这个入口开始.下图是官网的架构图. DriverProgram就是用户提交的程序,这里边定义了SparkContext的实例.SparkContext定义在core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkContext.scala. Spark默认的构造函数接受org.…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis…

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它…

当用户应用new SparkContext后,集群就会为在Worker上分配executor,那么这个过程是什么呢?本文以Standalone的Cluster为例,详细的阐述这个过程.序列图如下: 1. SparkContext创建TaskScheduler和DAG Scheduler SparkContext是用户应用和Spark集群的交换的主要接口,用户应用一般首先要创建它.如果你使用SparkShell,你不必自己显式去创建它,系统会自动创建一个名字为sc的SparkContext的实例.…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/30802603 Spark的Cluster Manager可以有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并最终完成计算.具体阐述可以阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone…

现在各大网站销售中! 京东:http://item.jd.com/11770787.html 当当:http://product.dangdang.com/23776595.html 亚马逊:http://www.amazon.cn/SparkInternals 前言和目录附上,以便有需要了解的同学: 诞生于2005年的Hadoop解决了大数据的存储和计算问题,已经成为大数据处理的事实标准.但是,随着数据规模的爆炸式增长和计算场景的丰富细化,使得Hadoop越来越难以满足用户的需求.针对不同的计…

Spark的Cluster Manager能够有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并终于完毕计算.具体阐述能够阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone模式下,Client.Master和Worker是怎样进行通信,注冊并开启服务的呢? 1. node之间的RP…

当触发一个RDD的action后.以count为例,调用关系例如以下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitJob org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProce…