Day1111 Spark任务调度 Spark几个重要组件 Spark Core RDD的概念和特性 生成RDD的两种类型 RDD算子的两种类型 算子练习 分区 RDD的依赖关系 DAG:有向无环图 任务提交 缓存 checkPoint 自定义排序 自定义分区器 自定义累加器 广播变量 Spark Shuffle过程 Spark优化过程 SparkSQL 集成Hive 一.Spark Core 1 Spark任务调度: |->:standalone |->:local |->:Yarn…

1. Spark的RDD RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是对分布式数据集的一种抽象. RDD所具备5个主要特性: 一组分区列表 计算每一个数据分片的函数 RDD上的一组依赖 对于Key Value 对的RDD,会有一个Partitioner, 这是数据的分区器,控制数据分区策略和数量 一组Preferred Location信息(如HDFS 上的数据块地址) 上图是一个简单的CoGroupedRDD满足了RDD 5个特性   2. RD…

一.Transformation spark常用的Transformation算子如下表: Transformation算子 Meaning(含义) map(func) 对原RDD中每个元素运用 func 函数,并生成新的RDD filter(func) 对原RDD中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ). mapPartiti…

一.Transformation spark 常用的 Transformation 算子如下表: Transformation 算子 Meaning(含义) map(func) 对原 RDD 中每个元素运用 func 函数,并生成新的 RDD filter(func) 对原 RDD 中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的 RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ).…

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…

处理数据类型为Value型的Transformation算子能够依据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为下面几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)另一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每一个数据项通过map中的用户自己定义函数f映射转变为一个新的元素. 源代码中的map算子相…

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…

1:什么是Spark的RDD??? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.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. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.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…

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.…

Spark Core    DAG概念        有向无环图        Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换(变换方法)和动作(action方法)来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.        RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是RDD是从哪些RDD转换而来,也就是RDD的parent RDD(s)是什么:还有就是依赖于parent RDD(s)的哪些Partition(s).这个关系,就是RDD之间的依赖,org.apache.…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.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. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片…

一.Spark-Shell交互式工具 1.Spark-Shell交互式工具 Spark-Shell提供了一种学习API的简单方式, 以及一个能够交互式分析数据的强大工具. 在Scala语言环境下或Python语言环境下均可使用. 启动Spark-Shell                ./bin/spark-shell      本地模式,线程数为1(1个CPU)                ./bin/spark-shell --master                ./bin…

Spark Core 资源调度与任务调度(standalone client 流程描述) Spark集群启动:      集群启动后,Worker会向Master汇报资源情况(实际上将Worker的资源写入到Master的HashSet数据机构中)     一个 Worker 默认给一个 Application 启动 1 个 Executor,可以设置 --executor-cores num 来启动多个.开机启动时最好设置 spreadOut, 可以在集群中分散启动 executor.   …

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

RDD是分布式内存的一个抽象概念,是一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的记录分区的集合,能横跨集群所有节点并行计算,是一种基于工作集的应用抽象. RDD底层存储原理:其数据分布存储于多台机器上,事实上,每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上,每个Executor会启动一个BlockManagerSlave,并管理一部分Block:而Block的元数据由Driver节点上的BlockManagerMaster保存,BlockManagerSlave生成Block后向Block…

Spark学习之路Spark之RDD 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.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. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.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. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片…

打开eclipse创建maven项目 pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0…

RDD的概述 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.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 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处…

先来一个问题,也是面试中常问的: Spark为什么会流行? 原因1:优秀的数据模型和丰富计算抽象 Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算. 虽然MapReduce提供了对数据访问和计算的抽象,但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如HDFS),所以会产生数据的复制备份,磁盘的I/O以及数据的序列化,所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操…

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

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…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描写叙述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系能够这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,如今要构建一个能完毕任务的集群,须要申报的是这次须要多少个Executor…

1. 启动任务 在前面一篇博客中(Driver 启动.分配.调度Task)介绍了Driver是如何调动.启动任务的,Driver向Executor发送了LaunchTask的消息,Executor接收到了LaunchTask的消息后,进行了任务的启动,在CoarseGrainedExecutorBackend.scala case LaunchTask(data) => if (executor == null) { exitExecutor(, "Received LaunchTask…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系可以这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,现在要构建一个能完成任务的集群,需要申报的是这次需要多少个Executor(可…

简介 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. Resilient:弹性,它表示的含义rdd的数据是可以保存在内存中或者是磁盘中. Distributed:它的数据是分布式存储的,后期方便于进行分布式计算. Dataset:它就是一个集合,集合里面可以存放了很多个元素. RDD的属性 1 A list of partitions 一个分区列表,在这里表示一个rd…

day1112 1.spark core复习 任务提交 缓存 checkPoint 自定义排序 自定义分区器 自定义累加器 广播变量 Spark Shuffle过程 SparkSQL 一. Spark Core回顾 1 集群启动 Spark集群启动流程: 1.调用start-alsh脚本,开始启动Master 2.Master启动以后, preStart方法调用了一个定时器,定时的检查超时的Worker. 3.启动脚本会解析slaves配置文件,找到启动Worker的相应节点,开始启动Worke…

RDD作为弹性分布式数据集,它的弹性具体体现在以下七个方面. 1．自动进行内存和磁盘数据存储的切换 Spark会优先把数据放到内存中,如果内存实在放不下,会放到磁盘里面,不但能计算内存放下的数据,也能计算内存放不下的数据.如果实际数据大于内存,则要考虑数据放置策略和优化算法.当应用程序内存不足时,Spark应用程序将数据自动从内存存储切换到磁盘存储,以保障其高效运行. 2．基于Lineage(血统)的高效容错机制 Lineage是基于Spark RDD的依赖关系来完成的(依赖分为窄依赖和宽依赖两…

目录 Spark(二)算子讲解 一.wordcountcount 二.编程模型 三.RDD数据集和算子的使用 Spark(二)算子讲解 @ 一.wordcountcount 基于上次的wordcount,我们来写一个wordcountcount,来对wc程序进行第二次计数,我们来分析一下性能. package com.littlepage.wc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon…