Spark的分布式架构 如我们所知,spark之所以强大,除了强大的数据处理功能,另一个优势就在于良好的分布式架构.举一个例子在Spark实战--寻找5亿次访问中,访问次数最多的人中,我用四个spark节点去尝试寻找5亿次访问中,次数最频繁的ID.这一个过程耗时竟然超过40分钟,对一个程序来说,40分钟出结果这简直就是难以忍耐.但是在大数据处理中,这又是理所当然的.当然实际中不可能允许自己的程序在简单的仅处理五亿次访问中耗费如此之大的时间,因此考虑了分布式架构.(PS:当然处理5亿次请求的示例中…

原文:[原创].NET 分布式架构开发实战之一 故事起源 .NET 分布式架构开发实战之一 故事起源 前言:本系列文章主要讲述一个实实在在的项目开发的过程,主要包含:提出问题,解决问题,架构设计和各个逻辑层的实现以及新问题的出现和代码的重构.本系列文章以故事的形式展开,而且文章列举的很多项目的名称,大家也不用太关心,很多都是虚拟的. 系列文章链接: [原创].NET 分布式架构开发实战之一 故事起源 [原创].NET 分布式架构开发实战之二 草稿设计 [原创].NET 分布式架构开发实战之三 数…

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

一 下载安装包 1 官方下载 官方下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 2  安装前提 Java8         安装成功 zookeeper  安装参考:CentOS7.5搭建Zookeeper3.4.12集群 hadoop       安装参考:CentOS7.5搭建Hadoop2.7.6集群 Scala          安装成功 注意:从Spark2.0版开始,默认使用Scala 2.11构建.Scala 2.10用户应该下载Spark…

Java 开发环境:idea https://www.jianshu.com/p/7a824fea1ce7 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+RabbitMQ+Ehcache+Mycat+Kafka+Hadoop+Pyth... 2019.08.26 19:16:16字数 1375阅读 69 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+Rabbit…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

Spark SQL 与传统 DBMS 的查询优化器 + 执行器的架构较为类似,只不过其执行器是在分布式环境中实现,并采用的 Spark 作为执行引擎. Spark SQL 的查询优化是Catalyst,其基于 Scala 语言开发,可以灵活利用 Scala 原生的语言特性很方便进行功能扩展,奠定了 Spark SQL 的发展空间. Catalyst 将 SQL 语言翻译成最终的执行计划,并在这个过程中进行查询优化.这里和传统不太一样的地方就在于, SQL 经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划…

一.Spark的特点 Spark特性 Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌(Shuffle)方式,将MapReduce提升到一个更高的层次.利用内存数据存储和接近实时的处理能力,Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍. Spark还支持大数据查询的延迟计算,这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤.Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力,除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型. Spark将中间结果保存在内存中而不是将其写入磁盘,当需要多次处理同一数据集时,…

1. RDD-(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集      Spark以RDD为核心概念开发的,它的运行也是以RDD为中心.有两种RDD:第一种是并行Collections,它是Scala collection,可以进行并行计算:第二种是Hadoop数据集,它是并行计算HDFS文件的每条记录,凡是Hadoop支持的文件系统,都可以进行操作.这两种RDD都以同样的方式处理. 1.1 RDD之并行Collections         并行Collecti…

Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展计算能力.Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja…