一.GRASP模式(通用责任分配软件模式)概述 1.1.理解责任 1)什么是责任 责任是类间的一种合约或义务,也可以理解成一个业务功能,包括行为.数据.对象的创建等 知道责任——表示知道什么 行为责任——表示做什么 责任=知道责任+行为责任 2)知道责任与行为责任 知道责任: 了解私有封装数据 了解关联的对象 了解能够派生或计算的事物 行为责任: 如何完成对象初始化 如何执行一些控制行为 3)责任的理解 责任不是类的方法,类的方法用于[实现行为责任].责任更可以理解成是系统应提供的一个业务功能…
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Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater…
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…
Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App…
Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater…
Spark执行模式 Spark 有非常多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则执行在集群中,眼下能非常好的执行在 Yarn和 Mesos 中.当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,假设企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境.也是非常方便部署的. local(本地模式):经常使用于本地开发測试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的…
一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar…
摘要: 1.基本术语 2.运行架构 2.1基本架构 2.2运行流程  2.3相关的UML类图  2.4调度模块: 2.4.1作业调度简介 2.4.2任务调度简介 3.运行模式 3.1 standalone模式 4.RDD实战 总结: 基本术语: Application:在Spark 上建立的用户程序,一个程序由一个驱动程序(Driver Program)和集群中的执行进程(Executer)构成. Driver Program:运行应用程序(Application)的main函数和创建Spark…
Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coarse…