围绕spark的其他特性和应用.主要包括以下几个方面 spark自定义分区 spark中的共享变量 spark程序的序列化问题 spark中的application/job/stage/task之间的关系 spark on yarn原理和机制 spark的资源分配方式 1. spark自定义分区 1.1 自定义分区说明 在对RDD数据进行分区时,默认使用的是HashPartitioner 该函数对key进行哈希,然后对分区总数取模,取模结果相同的就会被分到同一个partition中 HashPa…

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu…

Python基础知识(四) 一丶列表 定义格式: 是一个容器,由 [ ]表示,元素与元素之间用逗号隔开. 如:name=["张三","李四"] 作用: 存储任意类型的数据 (32位机器能存5亿多,64为机器存储更多) 特点: 可变 (增,删,改,查) 默认从左到右 ,从0开始 . 有序(索引,切片,步长) 操作: 增 , 删 , 改 ,查 ,索引,切片,步长…

        暑假转瞬即逝,从10天的支教生活到1周的江浙沪旅游,在这个漫长的暑假中我经历了非常多东西,也学到了非常多东西,也认识到了非常多不足之处!闲暇之余我准备又一次进一步巩固C#相关知识,包含C#入门知识.C#并行开发.ASP站点等.这篇文章我介绍的是书籍--C#入门经典(Beginning C#) 作者Karli Watson.主要包含的是我自己缺乏的一些C#简单介绍知识和托管代码的内容.内容比較简单,參照该书籍较多,相当于自己的在线笔记!                       …

一.进制基础知识 1.通常,1字节(Byte)包含8位(bit).C语言用字节表示储存系统字符集所需的大小. 2.对于一个1字节8位的二进制数,最右边(第0位)是最低阶位,最左边(第1位)是最高阶位,第几位表示2的指数大小. 3.1字节(8位)可存储256个值,unsigned char用1字节表示的范围是0-255,signed char用1字节表示的范围是(-128)-(+127). 4.每个8进制位对应3个二进制位,每个16进制位对应4个二进制位. 5.补码反码等与有符号整数有关的部分省略…

一.大数据架构 并发计算: 并行计算: 很少会说并发计算,一般都是说并行计算,但是并行计算用的是并发技术.并发更偏向于底层.并发通常指的是单机上的并发运行,通过多线程来实现.而并行计算的范围更广,他是散布到集群上的分布式计算. Spark内存计算比hadoop快100倍,磁盘计算快10倍,在worker节点主要基于内存进行计算,避免了不必要的磁盘io. 二.Spark模块 Spark是没有分布式存储的,必须借助hadoop的HDFS等.资源管理工具自带的是Standalone也支持hadoop的…

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

dataframe以RDD为基础的分布式数据集,与RDD的区别是,带有Schema元数据,即DF所表示的二维表数据集的每一列带有名称和类型,好处:精简代码:提升执行效率:减少数据读取; 如果不配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER,那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失 spark工作机制 用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文. 执行add算子,形成dag图输入dagschedu…

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的…

1. spark是什么 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎 spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduc…