spark应用执行机制分析 前段时间一直在编写指标代码,一直采用的是--deploy-mode client方式开发测试,因此执行没遇到什么问题,但是放到生产上采用--master yarn-cluster方式运行,那问题就开始陆续暴露出来了.因此写一篇文章分析并记录一下spark的几种运行方式. 1.spark应用的基本概念 spark运行模式分为:Local(本地idea上运行),Standalone,yarn,mesos等,这里主要是讨论一下在yarn上的运行方式,因为这也是最常见的生产方…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

dataframe以RDD为基础的分布式数据集,与RDD的区别是,带有Schema元数据,即DF所表示的二维表数据集的每一列带有名称和类型,好处:精简代码:提升执行效率:减少数据读取; 如果不配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER,那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失 spark工作机制 用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文. 执行add算子,形成dag图输入dagschedu…

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu…

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).…

Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. 它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. 它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming. Spark优点: 减少磁盘I/O:随着实时大数据应用越来越多,Hadoop作为离线的高吞吐.低响应框架已不能满足这类需求.HadoopMapReduce的map端将中间输出和结果存储在…

参考 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SparkCon…

Spark 一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析引擎: 内置模块: Spark Core(封装了rdd.任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互): Spark SQL(处理结构化数据).Spark Streaming(对实时数据进行流式计算) . Spark Mlib(机器学习程序库包括分类.回归.聚合.协同过滤等).Spark GraghX(图计算):独立调度器.Yarn.Mesos 特点: 快( 基于内存(而MR是基于磁盘).多线程模型(而mapReduce是基于多进程的,每个…

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络…

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…