[Spark]Spark章1 Spark架构浅析】的更多相关文章

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一…
第6章 运行Spark SQL CLI Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务.需要注意的是,Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互.在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI: ./bin/spark-sql 配置Hive需要替换 conf/ 下的 hive-site.xml .…
一.概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Dr…
课程内容 Spark修炼之道(基础篇)--Linux基础(15讲).Akka分布式编程(8讲) Spark修炼之道(进阶篇)--Spark入门到精通(30讲) Spark修炼之道(实战篇)--Spark应用开发实战篇(20讲) Spark修炼之道(高级篇)--Spark源代码解析(50讲) 部分内容会在实际编写时动态调整.或补充.或删除. Spark修炼之道(基础篇)--Linux大数据开发基础(15讲). Linux大数据开发基础--第一节:Ubuntu Linux安装与介绍 Linux大数据…
不多说,直接上干货! 福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege 问题详情 每次提交spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包sp…
?/ 为什么需要 Yarn? /? Yarn?的全称是?Yet Anther Resource Negotiator(另一种资源协商者).它作为 Hadoop?的一个组件,官方对它的定义是一个工作调度和集群资源管理的框架. Yarn?最早出现于?Hadoop 0.23?分支中,0.23?分支是一个实验性分支,之后经过了几次迭代,最后发布于?2014?年?6?月的?0.23.11?版本(该分支的最后一个版本).在?0.23.0?发布后不久的?2011?年?12?月,Hadoop?的 0.20?分支…
一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…
参考链接:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 一.Spark Streaming 介绍 Spark Streaming是核心Spark API的扩展,可实现实时数据流的可伸缩,高吞吐量,容错流处理.数据可以从Kafka.ZeroMQ等消息队列以及TCP sockets或者目录文件从数据源获取数据,并且可以使用map,reduce,join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后,可以将处…
[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…
Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…
今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will…
hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…
注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)…
Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4137969.html Spark配置 Spark属性 动态加载Spark属性 查看Spark属性 可用属性 大部分用于控制内部设置的属性都有合理的默认值.一部分最通用的选项设置如下: 应用程序属性 属性名称 默认值 含义 spark.app.name  (none)  应用程序名称.该参数的值会出现在UI和日志记录中. spar…
Spark Streaming揭秘 Day35 Spark core思考 Spark上的子框架,都是后来加上去的.都是在Spark core上完成的,所有框架一切的实现最终还是由Spark core来做的.抛开任何具体的东西,现在考虑下Spark core是个什么东西. 解析rdd 程序就是数据+代码.所以首先,我们需要考虑spark core由什么数据结构构成,一共就三种:rdd,broadcast,accumulator,最重要.最核心的是rdd. rdd可以简单的认为是一个数组,只不过是一…
Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135808.html 目录 Web UI 事件日志 网络安全(配置端口) 仅适用于Standalone模式的端口 适用于所有集群管理器的通用端口 现在,Spark支持通过共享秘钥进行认证.启用认证功能可以通过参数spark.authenticate来配置.此参数控制spark通信协议是否使用共享秘钥进行认证.这种认证方式基于握手…
Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计…
引言:本文直接翻译自Spark官方网站首页 Lightning-fast cluster computing 从Spark官方网站给出的标题可以看出:Spark——像闪电一样快的集群计算 Apache Spark™ 是一个应用于大规模数据处理的快速且通用的引擎. 速度 Spark在内存中运行程序的速度比Hadoop MapReduce要快100多倍,在磁盘上则要快10多倍.它使用先进的DAG执行引擎来支持循环数据流和内存计算.   Logistic regression in Hadoop an…
在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是 说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置,Spark应用程序在运行完应用程序之后,将应用程序的运行信息写入指定目录,而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览. 要使用history server,对于提交应用…
Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集…
spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re…
spark 2.1.1 spark中可以通过RDD.sortBy来对分布式数据进行排序,具体是如何实现的?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return this RDD sorted by the given key function. */ def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implic…
spark 2.1.1 最近spark任务(spark on yarn)有一个报错 Diagnostics: Container [pid=5901,containerID=container_1542879939729_30802_01_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB of 11 GB physical memory used; 12.2 GB of 23.1 GB virtual…
Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS…
1 贴出完整日志信息 // :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp1/ // :: INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO yarn.Client: Verifying our application has not requested MB per container) //…
由于Spark自己的调优guidance已经覆盖了很多很有价值的点,因此这里直接翻译一份过来.也作为一个积累. Spark 调优 (Tuning Spark) 由于大多数Spark计算任务是在内存中运行计算,任何集群中的资源限制都可能成为Spark程序的瓶颈,比如:CPU.网络.带宽.内存.通常情况下,如果内存能容纳所处理数据,主要的瓶颈则仅是网络带宽.但有些时候您也需要做一些调优,比如利用RDD序列化存储来降低内存消耗.本手册将会涵盖以下两个大点:数据序列化(对优化网络传输和降低内存开销有显著…
文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 release represents a major milestone for Spark SQL.  In addition to several major features, we are very excited to announce that the project has officia…
为了既能远程连接spark  查看ui  又能本地练习  安装简单 去官网  http://spark.apache.org/downloads.html  选择对应版本下载 tar包 解压 tar -zxvf  spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz sbin/start-master.sh  启动master sbin/start-slave.sh   启动slave 正常启动了    在Web-Ui中查看  http://ip地址:8080/ 启动spark-shell…
使用2.3.0版本,因为公司生产环境是这个版本 一.下载安装 cd /opt wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2..tgz 二.配置文件spark相对于hadoop配置文件和配置项目都比较少,但是spark有5中运行模式,每种模式对应的配置和情况都不一样所以spark的重点是深入了解spark的5中运行…
[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu…