比较重要的2个原因 –            1.基于内存 mapreduce任务每次都会把结果数据落地到磁盘,后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果,这里就需要进行大量的磁盘io操作,获取前面job的输出结果.性能非常低 例如:select name,age from ( select * from user where address = 'beijing')   ------------job2--------  ------------------job1-----------…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt243 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象…

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b…

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.MapReduce采用”分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”. MapReduce架构 先来看一下MapReduce1.0的架构图 上图中的TaskTracker对应HDFS中的DataNode, 在MapReduce1.x中,用于执行MapReduce任务的机器角色有…

Spark的各种运行模式虽然启动方式,运行位置,调度手段有所不同,但它们所要完成的任务基本都是一致的,就是在合适的位置安全可靠的根据用户的配置和Job的需要管理和运行Task,这里粗略的列举一下在运行调度过程中各种需要考虑的问题 环境变量的传递 Jar包和各种依赖文件的分发 Task的管理和序列化等 用户参数配置 用户及权限控制 环境变量的传递 Spark的运行参数有很大一部分是通过环境变量来设置的,例如Executor的内存设置,Library路径等等.Local模式当然不存在环境变量的传递问…

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast…

1. RDD 的设计与运行原理 Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务. 在实际应用中,存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处在于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一个阶段的输入.而 Hadoop 中的 MapReduce 框架都是把中间结果写入到 HDFS 中,带来了大量的数据复制.磁盘 IO 和序列化开销,并且通常…

几个基本概念: (1)job:包含多个task组成的并行计算,往往由action催生. (2)stage:job的调度单位. (3)task:被送到某个executor上的工作单元. (4)taskSet:一组关联的,相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集. 一个应用程序由一个driver program和多个job构成.一个job由多个stage组成.一个stage由多个没有shuffle关系的task组成. spark应用程序的运行架构:   (1)简单的说: 由driver向…

IDE:eclipse Spark:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 scala:2.10.4 创建scala工程,编写wordcount程序如下 package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object…

引言 上一小节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析2>介绍了Driver側将Stage进行划分.依据Executor闲置情况分发任务,终于通过DriverActor向executorActor发送任务消息. 我们要了解Executor的运行机制首先要了解Executor在Driver側的注冊过程.这篇文章先了解一下Application和Executor的注冊过程. 1. Task类及其相关 1.1 Task类 Spark将由Executor运行的Task分为ShuffleMa…

Spark集群master节点:      192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器…

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的…

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第…

Spark以yarn方式运行时抛出异常: cluster.YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state FINISHED! 解决方案: 主要是给节点分配的内存少,yarn kill了spark application. 1.停止hadoop集群 [root@node06 bin]# stop-all.sh 2.给yarn-site.xml增加配置: <property> <name&g…

第2章 Spark角色介绍及运行模式 2.1 集群角色 从物理部署层面上来看,Spark主要分为两种类型的节点,Master节点和Worker节点:Master节点主要运行集群管理器的中心化部分,所承载的作用是分配Application到Worker节点,维护Worker节点,Driver,Application的状态.Worker节点负责具体的业务运行. 从Spark程序运行的层面来看,Spark主要分为驱动器节点和执行器节点. 2.2 运行模式 1)Local模式: Local模式就是运行在…

之前在 大话Spark(2)里讲过Spark Yarn-Client的运行模式,有同学反馈与Cluster模式没有对比, 这里我重新整理了三张图分别看下Standalone,Yarn-Client 和 Yarn-Cluster的运行流程. 1.独立(Standalone)运行模式  独立运行模式是Spark自身实现的资源调度框架,由客户端.Master节点和多个Worker节点组成.其中SparkContext既可以运行在Master节点上,也可以运行在客户端. Worker节点可以通过Exe…

本教程仅仅是使用spark,能在hive用就行. 1.下载Spark; 2.WinSCP上传spark压缩包到虚拟机: 3.tar -zxvf spark-2.3.3-bin-without-hadoop -C /opt/programs/ 4. 1)配置Spark环境变量: 2)配置spark-env.sh 命令cp spark-env.sh.template spark-env.sh后vi spark-env.sh 末尾加上: export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.…

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式…

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架…

关注公众号,大家可以在公众号后台回复“博客园”,免费获得作者 Java 知识体系/面试必看资料. 前言 前面我们讲了 MapReduce 的编程模型,我们知道他主要分成两大阶段来完成一项任务,一是 map 阶段对我们的数据进行分开计算,第二是 reduce 阶段,对 map 阶段计算产生的结果再进行汇总. 还写了一个非常经典的,类似于Java 中 HelloWorld 一样的 WordCount 代码.今天我们就根据这个代码来阐述整个 MapReduce 的运行过程. 先苦口婆心的告诉你,这个知…

原文链接https://www.cnblogs.com/felixzh/p/8604188.html Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2.Mapper数量由什么决定? (1)输入文件数目 (2)输入文件的大小…

(1)中间结果输出     基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上,进行存储和容错. 出于任务管道承接的考虑,当一些查询翻译到MapReduce任务时,往往会产生多个Stage,而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统(如HDFS)来存储每一个Stage的输出结果.Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图执行计划(DAG),这可以将多Stage的任务串联或者并行执行,而无须将Stage中间结果输出到HDFS中. 类似的引擎包括Dryad.Tez. (2)数据格式和内存布…

Hadoop中的MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并且以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集. 一个MapReduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务并行处理它们.框架会对map函数的输出先进行排序,然后把结果输入 给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和和监控,以及重新执行已经失败的任务. 通常,MapReduce框架和分布式文件系统是运…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…

研究MapReduce已经有一段时间了.起初是从分析WordCount程序开始,后来开始阅读Hadoop源码,自认为已经看清MapReduce的运行流程.现在把自己的理解贴出来,与大家分享,欢迎纠错. 还是以最经典的WordCount程序作为基础,来分析map阶段.reduce阶段和最复杂的shuffle阶段. 文本1:hello world                                      文本2:map reduce hello hadoop            …

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

准备工作 需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下 通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示 本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址 可以查看与另一台主机的连通性 如下所示 注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行 三台主…

  通过前面对map端.reduce端以及整个shuffle端工作流程的介绍,我们已经了解了MapReduce的并行运算模型,基本可以使用MapReduce进行编程,那么MapRecude究竟是如何执行的,从map到shuffle,再到reduce的这一套完整的计算过程是如何调度的呢?这就是MapReduce的作业运行机制.   对于一个MapReduce作业,有两种方法来提交使其运行,一个是Job对象的waitForCompletion()方法,用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成:还…

Spark Streaming 导读 介绍 入门 原理 操作 Table of Contents 1. Spark Streaming 介绍 2. Spark Streaming 入门 2. 原理 3. 操作 1. Spark Streaming 介绍 导读 流式计算的场景 流式计算框架 Spark Streaming 的特点 新的场景 通过对现阶段一些常见的需求进行整理, 我们要问自己一个问题, 这些需求如何解决? 场景 解释 商品推荐 京东和淘宝这样的商城在购物车, 商品详情等地方都有商品推…

市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了,索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习. 我们通过提交jar包,进行MapReduce处理,那么整个运行过程分为五个环节: 1.向client端提交MapReduce job. 2.随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3.由NodeManager进行加载与监控containers. 4.通过applicationMaster与Resou…