在说Spark之前,笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议,想要了解.学习.使用好Spark,Spark的官网是一个很好的工具,几乎能满足你大部分需求.同时,建议学习一下scala语言,主要基于两点:1. Spark是scala语言编写的,要想学好Spark必须研读分析它的源码,当然其他技术也不例外:2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便.简洁.开发效率更高(后续我会针对scala语言做单独讲解).书归正传,下面整体介绍一下Spark生态圈. Apache Spar…

0. 说明 [Spark 核心组件示意图] 1. RDD resilient distributed dataset , 弹性数据集 轻量级的数据集合,逻辑上的集合.等价于 list 没有携带数据. 2. 依赖 RDD 的依赖是 子 RDD 上的每个分区和父 RDD 分区数量上的对应关系 Dependency |----ShuffleDependency (宽依赖) |----NarrowDependency (窄依赖:子 RDD 的每个分区依赖少量的父 RDD 分区) |-----One2On…

Spark核心组件 1.RDD resilient distributed dataset, 弹性分布式数据集.逻辑上的组件,是spark的基本抽象,代表不可变,分区化的元素集合,可以进行并行操作.该类封装了RDD的基本操作,例如map.filter.persist等,除此以外,PairRDDFunctions封装了KV类型RDD的操作,例如groupByKey和join.对于spark的KV类型RDD直接隐式转换成PairRDDFunctions类,具备了byKey的操作. RDD轻量级集合,…

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…

一.语言按照语法分类 1.非形式语言:中文 英文 2.形式语言:乔姆斯基谱系(四种文法 上下文包含文法) 0型 无限制文法 1型 上下文相关文法 2型 上下文无关文法 正则文法 二 产生式(BNF) 巴科斯诺尔范式:即巴科斯范式(英语:Backus Normal Form,缩写为 BNF)是一种用于表示上下文无关文法(2型)的语言,上下文无关文法描述了一类形式语言.它是由约翰·巴科斯(John Backus)和彼得·诺尔(Peter Naur)首先引入的用来描述计算机语言语法的符号集.产生式:…

linux是服务器应用领域的开源且免费的多用户多任务操作系统的内核. 以下是对上述论断的解释: 操作系统 简言之,操作系统乃是所有计算设备的大管家,小到智能手表,大到航天航空设备,所有需要操控硬件的地方都会有操作系统的身影.以周遭的生活为例,日常使用的智能手机,主流的操作系统用的是谷歌公司的android和苹果公司的iOS,至于一般的个人或家用电脑,大多是微软的windows和苹果的macOS,而在服务器领域,linux发行版则是其中的佼佼者. linux发行版 严格而言,单独的linux只是操…

1.I/O流是什么 Java的I/O流是实现编程语言的输入/输出的基础能力,操作的对象有外部设备.存储设备.网络连接等等,是所有服务器端的编程语言都应该具备的基础能力. I = Input(输入),输入是相对程序而言,既程序从外部设备.存储设备或网络连接中读取数据: O = Output(输出),输出也是相对程序而言,既程序写入数据到外部设备.存储设备或网络连接: "流"(stream)是一个抽象.动态的概念,是一连串连续动态的数据集合,是一连串的1和0. 在Java编程语言中,运行程…

1. 调度策略 TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行.这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的. TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,它们之间的继承关…

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的…

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50931274 spark基本概念 Spark一种与 Hadoop 相似的通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,在性能和迭代计算上很有看点,提供高效内存计算,现在是Apache孵化的顶级项目. Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.Spa…

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark 内核概述 Spark 核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 将用户程序转化为作…

Spark算子主要划分为两类:transformation和action,并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务.还记得之前的文章<Spark RDD详解>中提到,Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作,只有action触发的时候才会真正执行,其实不仅是Spark RDD,在Spark其他组件如SparkStreaming中也是如此,这是Spark的一个特性之一.像我们常用的算子map.flatMap.filter都是transformation算子,而coll…

[前言:承接<Spark通识>篇] Spark集群组件 Spark是典型的Master/Slave架构,集群主要包括以下4个组件: Driver:Spark框架中的驱动器,运行用户编写Application 的main()函数.类比于MapReduce的MRAppmaster Master:主节点,控制整个集群,监控worker.在Yarn模式中为全局资源管理器 Worker:从节点,负责控制计算节点,启动Executor.类比Yarn中的节点资源管理器 Executor:运算任务执行器,运行…

前言 Scala是以JVM为运行环境的面向对象的函数式编程语言,它可以直接访问Java类库并且与Java框架进行交互操作.正如之前所介绍,Spark是用Scala语言编写的,Kafka server端也是,那么深入学习Scala对掌握Spark.Kafka是必备掌握技能. 本篇文章主要介绍,在学习.编写Spark程序时,至少要掌握的Scala语法,多以示例说明.建议在用Scala编写相关功能实现时,边学习.边应用.边摸索以加深对Scala的理解和应用. 1. 变量.表达式.循环.Option.方…

5. 高阶函数 Scala中的高阶函数包含:作为值的函数.匿名函数.闭包.柯里化等,可以把函数作为参数传递给方法或函数. 5.1 作为值的函数 定义函数时格式: val 变量名 = (输入参数类型和个数) => 函数实现和返回值类型和个数. =:表示将函数赋给一个变量 =>:左面表示输入参数名称.类型和个数,右边表示函数的实现和返回值类型和参数个数 5.2 匿名函数 在Scala中,你不需要给每一个函数命名,没有将函数赋给变量的函数叫做匿名函数 5.3 方法转换为函数 在Scala中,方法和函…

Spark内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理. 一.Spark核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 1.将用户程序转化为任务(Job): 2.在Executor之间调度任务(task): 3.跟踪Executor的执行…

本文翻自官方博客,略有添加:https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide Spark发指南 从高的面看,其实每一个Spark的用,都是一个Driver类,通运行用户定义的main函,在集群上行各种并发操作和算 Spark提供的最主要的抽象,是一个性分布式据集(RDD),它是一种特殊集合,可以分布在集群的点上,以函式程操作集合的方式,行各种各样的并发操作.它可以由hdfs上的一个文件建而,或者是Driver程序中,从一个已经…

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…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…

一.引言 作者:Albert陈凯链接:https://www.jianshu.com/p/f3181afec605來源:简书 Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想.运行原理.实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别.不喜欢将该文档称之为“源码分析”,因为本文的主要目的不是去解读实现代码,而是尽量有逻辑地,从设计与实现原理的角度,来理解 job 从产生到执行完成的整个过程,进而去理解整个系统…

MapReduce给用户提供了简单的编程接口,用户只需要按照接口编写串行版本的代码,Hadoop框架会自动把程序运行到很多机器组成的集群上,并能处理某些机器在运行过程中出现故障的情况.然而,在MapReduce程序运行过程中,中间结果会写入磁盘,而且很多应用需要多个MapReduce任务来完成,任务之间的数据也要通过磁盘来交换,没有充分利用机器的内存.为此,美国加州大学伯克利分校的 AMPLab 设计实现了 Spark 计算框架(Zaharia,et al. 2012),充分利用现在机器的大内存…

一.简介 spark的官网:http://spark.apache.org/ spark解决了什么问题? 我们都知道hadoop,hadoop以一个非常容易使用的编程模型解决了大数据的两大难题: 1)分布式存储hdfs: 2)分布式计算mapReduce: 但是hadoop也存在着一些问题,最主要的缺陷在于它的延迟比较严重,因为hadoop的mapReduce总是需要进行大量的I/O,即使是中间输出结果也需要通过I/O来保存到HDFS中并再次读取.如果是在大规模迭代的情况下hadoop的效率就更…

给大家分享一下Spark是什么?如何用Spark进行数据分析,对大数据感兴趣的小伙伴就随着小编一起来了解一下吧.     大数据在线学习 什么是Apache Spark? Apache Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台. 从速度的角度看,Spark从流行的MapReduce模型继承而来,可以更有效地支持多种类型的计算,如交互式查询和流处理.速度在大数据集的处理中非常重要,它可以决定用户可以交互式地处理数据,还是等几分钟甚至几小时.Spark为速度提供的一个重要特性是其可以在内存…

一.Scala编程详解: 第1讲-Spark的前世今生 第2讲-课程介绍.特色与价值 第3讲-Scala编程详解:基础语法 第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环 第5讲-Scala编程详解:函数入门 第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数 第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数 第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程.lazy值和异常 第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array.ArrayBuffer以及遍历数组 第10讲-Scala编程详解:数组操作之…

1. 集群角色 Application:基于spark的用户程序,包含了一个Driver program 和集群中多个Executor Driver Program:运行application的main()函数并自动创建SparkContext.Driver program通过一个SparkContext对象来访问Spark,通常用SparkContext代表Driver. SparkContext: Spark的主要入口点,代表对计算集群的一个连接,是整个应用的上下文,负责与ClusterMa…

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark Shuffle 解析 Shuffle 的核心要点 ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时,最后一个stage称为finalStage,它本质上是一个ResultSt…

文章目录 Spark核心组件 Driver Executor Spark通用运行流程图 Standalone模式运行机制 Client模式流程图 Cluster模式流程图 On-Yarn模式运行机制 Client模式流程图 Cluster模式流程图 源码解读(多图版) Spark On-Yarn Cluster模式示例 1.SparkSubmit 2.Client 3.ApplicationMaster 4.CoarseGrainedExecutorBackend 源码解读(无图版) Spark…

在学Spark之前,我们再回顾一下MapReduce的知识,这对我们理解Spark大有裨益. 在大数据的技术分层中,Spark和MapReduce同为计算层的批处理技术,但是Spark比MapReduce要快很多.看看官网是怎么说的Apache Spark. 简介 Apache Spark是一个统一的大规模数据处理分析引擎.它提供基于Java,Scala, Python和R语言的高级api,并且自动优化执行流程.它还支持丰富的高级工具,包括用于处理结构化数据的Spark SQL,用于机器学习的M…