SparkContext是通往Spark集群的唯一入口,是整个Application运行调度的核心. 一.Spark Driver Program Spark Driver Program(以下简称Driver)是运行Application的main函数并且新建SparkContext实例的程序.其实,初始化SparkContext是为了准备Spark应用程序的运行环境,在Spark中,由SparkContext负责与集群进行通信.资源的申请.任务的分配和监控等.当Worker节点中的Execu…

1. SparkContext概述 注意:SparkContext的初始化剖析是基于Spark2.1.0版本的 Spark Driver用于提交用户应用程序,实际可以看作Spark的客户端.了解Spark Driver的初始化,有助于读者理解用户应用程序在客户端的处理过程. Spark Driver的初始化始终围绕着SparkContext的初始化.SparkContext可以算得上是所有Spark应用程序的发动机引擎,轿车要想跑起来,发动机首先要启动.SparkContext初始化完毕,才能向…

2. 创建执行环境SparkEnv SparkEnv是Spark的执行环境对象,其中包括众多与Executor执行相关的对象.由于在local模式下Driver会创建Executor,local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Worker另起的CoarseGrainedExecutorBackend进程中也会创建Executor,所以SparkEnv存在于Driver或者CoarseGrainedExecutorBackend进程中.创建SparkEnv主要使用Spar…

3. 创建并初始化Spark UI 任何系统都需要提供监控功能,用浏览器能访问具有样式及布局并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单.高效的方式.SparkUI就是这样的服务. 在大型分布式系统中,采用事件监听机制是最常见的.为什么要使用事件监听机制?假如SparkUI采用Scala的函数调用方式,那么随着整个集群规模的增加,对函数的调用会越来越多,最终会受到Driver所在JVM的线程数量限制而影响监控数据的更新,甚至出现监控数据无法及时显示给用户的情况.由于函数调用多数情况下是同步调用,这就导…

Spark内核架构原理 1.Driver 选spark节点之一,提交我们编写的spark程序,开启一个Driver进程,执行我们的Application应用程序,也就是我们自己编写的代码.Driver会根据我们对RDD定义的操作,提交一大堆的task去Executor上.Driver注册了一些Executor之后,就可以开始正式执行我们的Spark应用程序了,首先第一步,创建初始RDD,读取数据.HDFS文件内容被读取到多个Worker节点上,形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD. 2.M…

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory…

上篇spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析 讲解了Spark的内存管理机制,主要是MemoryManager的内容.跟Spark的内存管理机制最密切相关的就是内存存储,本篇文章主要介绍Spark内存存储. 总述 跟内存存储的相关类的关系如下: MemoryStore是负责内存存储的类,其依赖于BlockManager.SerializerManager.BlockInfoManager.MemoryManager. BlockManager是BlockEvictionHandl…

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述 先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结 做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析…

Error ERROR TaskSetManager: Total size of serialized results of 8113 tasks (1131.0 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB) ERROR TaskSetManager: Total size of serialized results of 8114 tasks (1131.1 MB) is bigger than spark.driver.…

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,…