0. 说明 [Spark 核心组件示意图] 1. RDD resilient distributed dataset , 弹性数据集 轻量级的数据集合,逻辑上的集合.等价于 list 没有携带数据. 2. 依赖 RDD 的依赖是 子 RDD 上的每个分区和父 RDD 分区数量上的对应关系 Dependency |----ShuffleDependency (宽依赖) |----NarrowDependency (窄依赖:子 RDD 的每个分区依赖少量的父 RDD 分区) |-----One2On…

Spark核心组件 1.RDD resilient distributed dataset, 弹性分布式数据集.逻辑上的组件,是spark的基本抽象,代表不可变,分区化的元素集合,可以进行并行操作.该类封装了RDD的基本操作,例如map.filter.persist等,除此以外,PairRDDFunctions封装了KV类型RDD的操作,例如groupByKey和join.对于spark的KV类型RDD直接隐式转换成PairRDDFunctions类,具备了byKey的操作. RDD轻量级集合,…

在说Spark之前,笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议,想要了解.学习.使用好Spark,Spark的官网是一个很好的工具,几乎能满足你大部分需求.同时,建议学习一下scala语言,主要基于两点:1. Spark是scala语言编写的,要想学好Spark必须研读分析它的源码,当然其他技术也不例外:2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便.简洁.开发效率更高(后续我会针对scala语言做单独讲解).书归正传,下面整体介绍一下Spark生态圈. Apache Spar…

1. 调度策略 TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行.这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的. TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,它们之间的继承关…

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50931274 spark基本概念 Spark一种与 Hadoop 相似的通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,在性能和迭代计算上很有看点,提供高效内存计算,现在是Apache孵化的顶级项目. Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.Spa…

MapReduce给用户提供了简单的编程接口,用户只需要按照接口编写串行版本的代码,Hadoop框架会自动把程序运行到很多机器组成的集群上,并能处理某些机器在运行过程中出现故障的情况.然而,在MapReduce程序运行过程中,中间结果会写入磁盘,而且很多应用需要多个MapReduce任务来完成,任务之间的数据也要通过磁盘来交换,没有充分利用机器的内存.为此,美国加州大学伯克利分校的 AMPLab 设计实现了 Spark 计算框架(Zaharia,et al. 2012),充分利用现在机器的大内存…

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负…

一.简介 spark的官网:http://spark.apache.org/ spark解决了什么问题? 我们都知道hadoop,hadoop以一个非常容易使用的编程模型解决了大数据的两大难题: 1)分布式存储hdfs: 2)分布式计算mapReduce: 但是hadoop也存在着一些问题,最主要的缺陷在于它的延迟比较严重,因为hadoop的mapReduce总是需要进行大量的I/O,即使是中间输出结果也需要通过I/O来保存到HDFS中并再次读取.如果是在大规模迭代的情况下hadoop的效率就更…