Spark内部有若干术语(Executor.Job.Stage.Task.Driver.DAG等),需要理解并搞清其内部关系,因为这是性能调优的基石.   节点类型有: 1. Master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点. 2. Worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信. Dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the applicatio…

一.spark 分区 partition的理解: spark中是以vcore级别调度task的. 如果读取的是hdfs,那么有多少个block,就有多少个partition 举例来说:sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件,那么就有1w个partition 这时候读取效率会较低.假设设置资源为 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 5. 步骤是拿出1-10号10个小文件(也就是10个partition) 分别…

转自:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8255958 ==是什么 == 目标Scope(解决什么问题) 在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索 官方定义 aMapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter 个人理解 首先,MapReduc…

一  基本术语 Application:  基于Spark的用用户程序,包含了Driver程序和集群上的Executor. Driver Program: 运行行main函数并且新建SparkContext的程序. Cluster Manager: 在集群上获取资源的外部服务(例如:standalone,Mesos,Yarn ). Worker Node:集群中任何可以运行行应用用代码的节点. Executor: 是在一一个Worker Node上为某应用用启动的一一个进程,该进程负责运行行任务…

目录 ----RDD简介 ----RDD操作类别 ----RDD分区 ----宽依赖和窄依赖作用 ----RDD分区划分器 ----RDD到调度 返回顶部 RDD简介 RDD是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),能在并行计算阶段进行高效的数据共享:RDD还提供了一种粗粒度接口,该接口会将相同的操作应用到多个数据集上并记录创建数据集的‘血统’,从而在不需要存储真正的数据的情况下,达到高效的容错性. 返回顶部 RDD操作类别 RDD操作大致可分为四类:创建…

Spark作为一个新的分布式计算引擎正慢慢流行起来,越来越来的企业也准备用它的替换MapReduce,根据自己在工作的一些体会谈谈的优势. 分布式计算归根到底还是一个Map和Reduce操作,Map操作对每个数据块进行计算,Reduce操作对结果进行汇总,现在一些NoSQL分布式数据库其实也是这么一套计算框架,只是map和reduce太基础,太简陋,实现相关的业务时开发比较复杂,不符合生产力发展的需求,这样Spark对map和reduce进行了抽象和封装提出了RDD的概念   RDD的提出是Sp…

1.spark是什么 快速.通用.可扩展的分布式计算引擎. 2. 弹性分布式数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),是Spark中最基本的数据抽象结构,表示一个不可变.可分区.里面元素可以并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RD…

首先由Spark图表理解Worker于Spark中的作用和地位: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYW56aHNvZnQ=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /> Worker所起的作用有下面几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的…

http://blog.csdn.net/xiefu5hh/article/details/51707529 Spark+ECLIPSE+JAVA+MAVEN windows开发环境搭建及入门实例[附详细代码] 标签: SparkECLIPSEJAVAMAVENwindows 2016-06-18 22:35 405人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: spark(5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]     前言 本文旨在记录初学Spark时,…

spark有自己的集群计算技术,扩展了hadoop mr模型用于高效计算,包括交互式查询和 流计算.主要的特性就是内存的集群计算提升计算速度.在实际运用过程中也当然少不了对一些数据集的操作.下面将通过以下练习来深化对spark的理解,所有练习将使用python完成,java.scala版本将后续完成. 操作一.使用RDDS操作数据集(这个练习将会在spark的交互式终端下完成,通过一个简单的文本文件,然后使用spark探索和变换Apache Web服务器的输出日志,所使用的数据集来至Loudac…

链接相关 课件代码:http://pan.baidu.com/s/1nvbkRSt 教学视频:http://pan.baidu.com/s/1c12XsIG 这是最近买的付费教程,对资料感兴趣的可以在下方留下邮件地址,我会定期进行密码发送. 课程简介 以目前主流的,最新的spark稳定版2.1.x为基础,深入浅出地介绍Spark生态系统原理及应用,内容包括Spark各组件(Spark Core/SQL/Streaming/MLlib)基本原理,使用方法,实战经验以及在线演示.本课程精心设计了五个…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMag…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write…

本文主要帮助初学者快速了解Spark,不会面面俱到,但核心一定点到. Spark是继Hadoop之后的下一代分布式内存计算引擎,于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab实验室,现在主要由Databricks公司进行维护(公司创始员工均来自AMPLab),根据本人自2014学习Spark的理解,从下面几个方面介绍. 1.为什么出现Spark? 2.Spark核心是什么? 3.Spark怎么进行分布式计算? 4.Spark在互联网公司的实践应用? 1.为什么出现Spark? 肯定是比Hado…

一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter(在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索) 正如其目标scope,Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合.需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小…

Spark Streaming应用也是Spark应用,Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD,然后进行RDD的计算,所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算,那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理.Spark Streaming作为实时计算的技术,和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样,我们可以将Spark Streaming理解为micro-batch模式的实时计算,也就是说Spark Strea…

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS…

为什么要用broadcast? 21down vote If you have huge array that is accessed from Spark Closures, for example some reference data, this array will be shipped to each spark node with closure. For example if you have 10 nodes cluster with 100 partitions (10 par…

一.Spark 架构与优化器 1.Spark架构 (重点) 2.Spark优化器 二.Spark+SQL的API (重点) 1.DataSet简介 2.DataFrame简介 3.RDD与DF/DS的创建 4.常用操作 5.类型转换 三.Spark外部数据源操作 (重点) 1.Parquet文件(默认文件) 2.Hive表 3.MySQL表(MySQL) 四.Spark+SQL的函数 1.内置函数(org.apache.spark.sql.funtions.scala) 2.自定义函数 五.Sp…

本文目录 一.Apache Spark 二.Spark SQL发展历程 三.Spark SQL底层执行原理 四.Catalyst 的两大优化 一.Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,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部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.…

最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合.互相借鉴的.传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性.容错性.扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos.raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地.相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性.可用性.容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型数据库,当然,针对列式存储大数据SQL优化器会有一定的优化策略. 本文主要介绍SparkSQL的优…

最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合.互相借鉴的.传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性.容错性.扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos.raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地.相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性.可用性.容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型数据库,当然,针对列式存储大数据SQL优化器会有一定的优化策略. 本文主要介绍SparkSQL的优…

今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&…

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合.互相借鉴的.传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性.容错性.扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos.raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地.相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性.可用性.容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型…

Spark Streaming应用也是Spark应用,Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD,然后进行RDD的计算,所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算,那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理.Spark Streaming作为实时计算的技术,和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样,我们可以将Spark Streaming理解为micro-batch模式的实时计算,也就是说Spark Strea…

flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由…

几年前,包括最近,我看了各种书籍.教程.官网.但是真正能够把RDD.DataFrame.DataSet解释得清楚一点的.论据多一点少之又少,甚至有的人号称Spark专家,但在这一块根本说不清楚.还有国内的一些书籍,小猴真的想问一声:Are you OK?书名别再叫精通xxx技术了,请改名为 xxx技术从入门到放弃.这样可以有效避免耽误别人学习,不好吗? 大家都在告诉我们结论,但其实,小猴作为一名长期混迹于开源社区.并仍在一线大数据开发的技术人,深谙技术文化之一: To experience |…

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 本课时我们主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较. 本课时的内容主要介绍基于 Flink 的编程模型,包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块,并且和 Spark.Storm 进行比较,Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢? Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 F…

本篇接着谈谈那些稍微复杂的API. 1)   flatMapValues:针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数,然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录 这个方法我最开始接触时候,总是感觉很诧异,不是太理解,现在回想起来主要原因是我接触的第一个flatMapValues的例子是这样的,代码如下: val rddPair: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("x01", 2), ("x02"…

本篇接着讲解RDD的API,讲解那些不是很容易理解的API,同时本篇文章还将展示如何将外部的函数引入到RDD的API里使用,最后通过对RDD的API深入学习,我们还讲讲一些和RDD开发相关的scala语法. 1)  aggregate(zeroValue)(seqOp,combOp)  该函数的功能和reduce函数一样,也是对数据进行聚合操作,不过aggregate可以返回和原RDD不同的数据类型,使用时候还要提供初始值. 我们来看看下面的用法,代码如下: val rddInt: RDD[In…