Spark RPC系列: Spark RPC框架源码分析(一)运行时序 Spark RPC框架源码分析(二)运行时序 Spark RPC框架源码分析(三)运行时序 一. Spark rpc框架概述 Spark是最近几年已经算是最为成功的大数据计算框架,那么这次我们就来介绍它内部的一个小点,Spark RPC框架. 在介绍之前,我们需要先说明什么是RPC,引用百度百科: RPC(Remote Procedure Call)-远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层…

前情提要: Spark RPC框架源码分析(一)简述 一. Spark RPC概述 上一篇我们已经说明了Spark RPC框架的一个简单例子,Spark RPC相关的两个编程模型,Actor模型和Reactor模型以及一些常用的类.这一篇我们还是用上一篇的例子,从代码的角度讲述Spark RPC的运行时序,从而揭露Spark RPC框架的运行原理.我们主要将分成两部分来讲,分别从服务端的角度和客户端的角度深度解析. 不过源码解析部分都是比较枯燥的,Spark RPC这里也是一样,其中很多东西都是…

一.Spark心跳概述 前面两节中介绍了Spark RPC的基本知识,以及深入剖析了Spark RPC中一些源码的实现流程. 具体可以看这里: Spark RPC框架源码分析(二)运行时序 Spark RPC框架源码分析(一)简述 这一节我们来看看一个Spark RPC中的运用实例--Spark的心跳机制.当然这次主要还是从代码的角度来看. 我们首先要知道Spark的心跳有什么用.心跳是分布式技术的基础,我们知道在Spark中,是有一个Master和众多的Worker,那么Master怎么知道每…

跑sparkPis示例程序 [root@node01 bin]# ./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.0.jar 100 报如下错误的原因可能是分配的任务数过多导致内存不足. 解决办法:减少任务数 19/04/17 04:19:17 WARN NettyRpcEndpointRef…

1.错误信息org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure:Serialized task 32:5 was 1728746673 bytes, which exceeds max allowed: spark.rpc.message.maxSize (134217728 bytes). Consider increasing spark.rpc.message.maxSize or using broadcas…

前段时间看spark,看着迷迷糊糊的.最近终于有点头绪,先梳理了一下spark rpc相关的东西,先记录下来. 1,概述 个人认为,如果把分布式系统(HDFS, HBASE,SPARK等)比作一个人,那么RPC可以认为是人体的血液循环系统.它将系统中各个不同的组件(如Hbase中的master, Regionserver, client)联系了起来.同样,在spark中,不同组件像driver,executor,worker,master(stanalone模式)之间的通信也是基于RPC来实现的…

在Spark中,对于网络调用的底层封装(粘包拆包,编解码,链路管理等)都是在common/network-common包中实现的(详见[common/network-common]).在common/network-common包分析的时候我们提到了,来自网络的消息最终是通过调用上层代码的RpcHandler实现类,将消息发送给了上层代码.在Spark中,负责网络调用的上层代码是在rpc包中实现的.rpc包可以看做是对网络调用的高级封装(增加了消息队列,节点注册&发现,失败处理,生命周期管理等功…

在spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRpcEnv中,剖析了NettyRpcEnv的创建过程. Dispatcher.NettyStreamManager.TransportContext.TransportClientFactory.TransportServer.Outbox.Inbox等等基础的知识都已经在前面剖析过了. 可以参照如下文章做进一步了解. p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12…

在上篇 spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRPCEnv 中,涉及到了Diapatcher 内容,未做过多的剖析.本篇来剖析一下它的工作原理. Dispatcher 是消息的分发器,负责将消息分发给适合的 endpoint 其实这个类还是比较简单的,先来看它的类图: 我们从成员变量入手分析整个类的内部构造和机理: 1. endpoints是一个 ConcurrentMap[String, EndpointData], 负责存储 endpoint name…

RpcEndpoint 文档对RpcEndpoint的解释:An end point for the RPC that defines what functions to trigger given a message. It is guaranteed that onStart, receive and onStop will be called in sequence. The life-cycle of an endpoint is: constructor -> onStart ->…

spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClientFactory剖析 TransportContext 首先官方文档对TransportContext的说明如下: Contains the context to create a TransportServer, TransportClientFactory, and to setup Netty Channel pipelines with a TransportChannelH…

spark 源码分析之十--Spark RPC剖析之TransportResponseHandler.TransportRequestHandler和TransportChannelHandler剖析 TransportResponseHandler分析 先来看类说明: Handler that processes server responses, in response to requests issued from a [[TransportClient]]. It works by tr…

TransportClient类说明 先来看,官方文档给出的说明: Client for fetching consecutive chunks of a pre-negotiated stream. This API is intended to allow efficient transfer of a large amount of data, broken up into chunks with size ranging from hundreds of KB to a few MB. …

基本用法主要掌握一点就行: master slave模式运用:driver 就是master,executor就是slave. 如果executor要想和driver交互必须拿到driver的EndpointRef,通过driver的EndpointRef来调接口访问. driver启动时,会在driver中注册一个Endpoint服务,并暴露自己的ip和端口.executor端生成driver的EndpointRef,就主要需要两个参数就行:driver的host(ip)和port. 导入Ma…

Spark 1.6+推出了以RPCEnv.RPCEndpoint.RPCEndpointRef为核心的新型架构下的RPC通信方式.其具体实现有Akka和Netty两种方式,Akka是基于Scala的Actor的分布式消息通信系统,Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架.Netty提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序. Rpc Environment(RpcEnv)是一个RpcEndpoints用于处理消息的环境,它管理着整…

StreamManager StreamManager类说明 StreamManager 官方说明如下: The StreamManager is used to fetch individual chunks from a stream. This is used in TransportRequestHandler in order to respond to fetchChunk() requests. Creation of the stream is outside the scope…

报错信息如上,具体是运行FusionInsight给的样例SparkPi,在local环境下是可以的,但是如果以yarn-client模式就会卡住,然后120s以后超时,其实以yarn-cluster模式也是会报错的,开始在spark-default-conf 中加上了driver的spark.driver.host = $客户端IP,没用,将服务器各个主机免密登陆,没用,再将客户端的ip添加到主机的hosts文件中,使得hostname就可以直接访问,没用,再将客户端机器的防火墙关闭,host…

在前面源码剖析介绍中,spark 源码分析之二 -- SparkContext 的初始化过程 中的SparkEnv和 spark 源码分析之四 -- TaskScheduler的创建和启动过程 中的ClientApp启动过程中,都涉及到了Spark的内置RPC的知识.本篇专门把RPC 拿出来剖析一下. 因为RPC 在 Spark 中内容虽然不多,但理清楚还是花费很多精力的,计划每天只剖析一小部分,等剖析完毕,会专门有一篇总结性的文章出来. 本篇作为RPC分析开篇,主要剖析了NettyRpcEnv…

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas…

之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开,即下载Block文件的功能.然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理,注册Executor的BlockManager.更新Executor上Block的最新信息.询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时,将Executor移除等等.那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢…

一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用512M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败. 解决 增加Master的内存占用,在Master节点spark-env.sh 中设置: export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况…

此文旨在对spark storage模块进行分析,整理自己所看所得,等以后再整理. ok,首先看看SparkContext中sparkEnv相关代码: private[spark] def createSparkEnv( conf: SparkConf, isLocal: Boolean, listenerBus: LiveListenerBus): SparkEnv = { SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus) } priva…

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…

继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的代码比较简单,它只有一个main函数,同时,和AppClient一样,它也有一个ClientEndpoint,只是两者的用途不一样. 1.Client Client中唯一的main方法如下: def main(args: Array[String]) { if (!sys.props.contain…

Master作为集群的Manager,对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用.下面,我们一起了解一下Master是听从Client(Leader)的号召,如何管理好Worker的吧. 1.家当(静态属性) 1.设置一个守护单线程的消息发送器, private val forwardMessageThread = ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("master-forward-message-thread") 2.根据…

1.start-all.sh脚本分析 图1 start-all.sh部分内容 我们可以从start-all.sh脚本源文件中看到它其实是start-master.sh和start-slaves.sh两个脚本的组合. 图2 start-master.sh部分内容 由图2可见,start-master.sh最终是通过类org.apache.spark.deploy.master.Master来完成的,待会儿我们分析. 图3 start-slaves.sh部分内容 由图3可见,start-slaves…

这一个月我都干了些什么-- 工作上,还是一如既往的写bug并不亦乐乎的修bug.学习上,最近看了一些非专业书籍,时常在公众号(JackieZheng)上写点小感悟,我刚稍稍瞄了下,最近五篇居然都跟技术无关,看来我与本行业已经是渐行渐远了. 所以,趁着这篇博客,重拾自己,认清自己,要时刻谨记我是一名码农.不过,摸着良心说,最近的技术方面也是有所感悟和积累的,比如如何写好设计文档,如何使用延时队列,如何使用防刷技术等等.当然了,今天我们还是沿着"学习Spark"这条路继续走下去. 上篇主要…

版本要求 java 版本:1.8.*(1.8.0_60) 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html scala 版本:2.11.*(2.11.8) 下载地址:http://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html zookeeper 版本:3.4.*(zookeeper-3.4.8) 下载地址:http://mirrors.…

1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群.2 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入H…

本文是Scheduler模块源码分析的第二篇,第一篇Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler主要分析了DAGScheduler.本文接下来结合Spark-1.6.0的源码继续分析TaskScheduler和SchedulerBackend. 一.TaskScheduler和SchedulerBackend类结构和继承关系 之所以把这部分放在最前面,是想让大家在阅读后续文章时对TaskScheduler和SchedulerBackend是什么有一个概念.因为有些方法是从…