文章正文 对于分布式系统来说,网络是最基本的一环,其设计的好坏直接影响到整个分布式系统的稳定性及可用性.为此,Spark专门独立出基础网络模块spark-network,为上层RPC.Shuffle数据传输.RDD Block同步以及资源文件传输等提供可靠的网络服务.在spark-1.6以前,RPC是单独通过akka实现,数据以及文件传输是通过netty实现,然而akka实质上底层也是采用netty实现,对于一个优雅的工程师来说,不会在系统中同时使用具有重复功能的框架,否则会使得系统越来越重,所…

Scala进阶之路-Spark底层通信小案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Spark Master和worker通信过程简介 1>.Worker会向master注册自己: 2>.Master收到worker的注册信息之后,会告诉你已经注册成功,并给worker发送启动执行器的消息: 3>.Worker收到master的注册消息之后,会定期向master汇报自己的状态: 4>.master收到worker的心跳信息后,定期的更新worker的…

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma…

目录 Spark SQL/DF的执行过程 集群运行部分 Aggregation Join Shuffle Tungsten 内存管理机制 缓存敏感计算(Cacheaware computation) 动态代码生成(Code generation) Spark SQL/DF的执行过程 将上层的SQL语句映射为底层的RDD模型. 写代码(DF/Dataset/SQL)并提交 Parser解析后得到unresolved logical plan(代码合法但未判断data是否存在.数据类型) Analy…

Spark简介 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.下面我们一起来看下spark的底层执行原理. Spark运行流程 具体运行流程如下: SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Exec…

学习 Spark 中,别人整理不错的文章,转载至本博客,方便自己学习,并按照不同的模块归档整理.每个文章作者能力不同,写文章所处的时间点不同,可能会略有差异,在阅读的同时,注意当时的文章的内容是否已经过时. 文章分类 Spark Core RDD Spark 核心概念RDD RPC Network Spark 底层网络模块 Scheduler Spark Scheduler内部原理剖析 Shuffle Storage PySpark PySpark 的背后原理 Spark SQL Spark S…

本期内容 : Executor的WAL 消息重放 数据安全的角度来考虑整个Spark Streaming : 1. Spark Streaming会不断次序的接收数据并不断的产生Job ,不断的提交Job到集群运行,至关重要的问题接收数据安全性 2. 由于Spark Streaming是基于Spark Core基础之上的,即是说运行过程中出现错误或者故障,Spark Streaming也可以借助 Spark Core中RDD的容错的能力自动的进行恢复,恢复的前提是数据的安全可靠. 所以Execu…

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc…

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…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…