Spark存储介绍

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目录整体架构存储相关类应用启动时增删改后更新元数据获取数据存放位置数据块的删除 RDD存储调用数据读取数据写入 cache & checkpoint Reference 记录一下Spark的存储相关内容 @ Spark虽说是计算引擎,但存储也是比较重要的一块. 在cache和shuffle等地方用到了存储,存储介质包括有内存和磁盘. 整体架构 Spark存储采用主从模式(Master/Slave),模块间使用RPC进行通信. Master负责运行期间数据块元数据的管理和维护. S…

spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析…

spark API 介绍链接

spark API介绍: http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html#aggregateByKey…

Spark角色介绍及spark-shell的基本使用

Spark角色介绍 1.Driver 它会运行客户端的main方法,构建了SparkContext对象,它是所有spark程序的入口 2.Application 它就是一个应用程序,包括了Driver端的代码和当前这个任务在运行的时候需要的资源信息 3.Master 它是整个spark集群的老大,负责资源的分配 4.ClusterManager 它是一个可以给任务提供资源的外部服务 standAlone spark自带的集群模式,整个任务的资源分配由Master负责 yarn spark可以把程…

Spark概念介绍

Spark概念介绍:spark应用程序在集群中以一系列独立的线程运行,通过驱动器程序(Driver Program)发起一系列的并行操作.SparkContext对象作为中间的连接对象,通过SparkContext对象连接集群.SparkContext对象可以连接集群管理器(YARN,Mesos.standalone等) 目前Spark集群支持以下集群管理模式:(1)本地模式(2)Mesos模式: 一种通用的集群管理模式,可以运行Hadoop Mapreduce和应用服务 (3)YARN模式:H…

Spark MLlib介绍

Spark MLlib介绍 Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势,有以下几点原因: (1)机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程,机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止,迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架,每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作,这回导致非常大的I/O和CPU消耗.而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算,多个步骤计算直接在内存中完成,只有在必要时才会操作磁盘和网络,所以说Spark正是机器学习的理想的…

Spark存储体系

作为分布式应用,Spark的数据存储在不同机器上.这就涉及到数据的传输,元数据的管理等内容.而且由于Spark可以利用内存和磁盘作为存储介质,这还涉及到了内存和磁盘的数据管理. Spark存储体系架构 Spark存储(主要由BlockManager来完成)主要完成了写入数据块,如果需要备份数据块,则将数据块写入其他节点:读取数据块,如果当前节点不含有数据块,则从其他节点获取数据块:向Driver节点注册自身的BlockManager,以及上报其所管理的数据块信息. Spark使用BlockInf…

2 Spark角色介绍及运行模式

第2章 Spark角色介绍及运行模式 2.1 集群角色从物理部署层面上来看,Spark主要分为两种类型的节点,Master节点和Worker节点:Master节点主要运行集群管理器的中心化部分,所承载的作用是分配Application到Worker节点,维护Worker节点,Driver,Application的状态.Worker节点负责具体的业务运行. 从Spark程序运行的层面来看,Spark主要分为驱动器节点和执行器节点. 2.2 运行模式 1)Local模式: Local模式就是运行在…

Spark—RDD介绍

Spark-RDD 1.概念介绍 RDD(Resilient Distributed Dataset):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. 官方定义还是比较抽象,个人理解为:它本质就是一个类,屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理,为用户提供了一组方便数据转换和求值的方法. 2.RDD特点 1)不可变: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 2)可分区:RDD在抽象上来…

spark原理介绍

1.spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速.因此运行spark的机器应该尽量的大内存,如96G以上. 2.spark所有操作均基于RDD,操作主要分成2大类:transformation与action. 3.spark提供了交互处理接口,类似于shell的使用. 4.spark可以优化迭代工作负载,因为中间数据均保存于内存中. 5.spark 是在 Scala 语言中实现的,它可以使用scala.python进行交互式操作,还可以使用scala.python.…

Spark记录-spark编程介绍

Spark核心编程 Spark 核心是整个项目的基础.它提供了分布式任务调度,调度和基本的 I/O 功能.Spark 使用一种称为RDD(弹性分布式数据集)一个专门的基础数据结构,是整个机器分区数据的逻辑集合.RDDS可以用两种方法来创建的;一个是在外部存储系统引用的数据集,第二个是通过应用转换(如map, filter, reducer, join)在现有RDDS. RDD抽象通过语言集成API公开.这简化了编程的复杂性,因为应用程序的处理RDDS方式类似于操纵的本地集合数据. Spark S…

Ceph块存储介绍

1. 块存储是什么块存储简称RBD(RADOS Block Device),是一种有序的字节序块,也是在Ceph三大存储类型中最为常用的存储方式 ,Ceph的块存储是基于RADOS的,因此它也借助RADOS的快照.复制和一致性等特性提供了快照.克隆和备份等操作.Ceph的块设备是一种精简置备模式,可以拓展块存储的大小且存储的数据以条带化的方式存储到Ceph集群中的多个OSD中. 2. 访问块存储的方式访问块存储的方式有两种,分别是KRBD的方式和librbd的方式. 2.1 KRBD方式 K…

6 spark 存储体系

6.1 block存储体系存储体系架构图 6.2 block 信息信息管理器 6.2.2 bock锁的实现 6.3 磁盘block管理 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information…

Spark Transformations介绍

背景本文介绍是基于Spark 1.3源码如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来. 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中. scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[103] at parallelize at <console>:21 举例…

lucene介绍和存储介绍

全文检索基础 1. Windows系统中的有搜索功能:打开“我的电脑”,按“F3”就可以使用查找的功能,查找指定的文件或文件夹.搜索的范围是整个电脑中的文件资源. 2. 在BBS.BLOG.新闻等系统中提供的搜索文章的功能,如这里的贴吧的例子.搜索的范围是系统内的文章数据(都在数据库中) 3. 搜索引擎,如Baidu或Google等,可以查询到互联网中的网页.PDF.DOC.PPT.图片.音乐.视频等.下图是使用百度搜索的效果: 以上的查询功能都类似.都是查询的文本内容,都是相同的查询方式,即找…

Spark（二） -- Spark简单介绍

spark是什么? spark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 从上面的官方解释中我们可以得到的信息时,spark是一套并行计算的框架,并且性能要比hadoop的map-reduce好那么到底性能比较好是体现在哪里呢基于内存的处理是spark速度快的原因之一还有一个…

spark算子介绍

1.spark的算子分为转换算子和Action算子,Action算子将形成一个job,转换算子RDD转换成另一个RDD,或者将文件系统的数据转换成一个RDD 2.Spark的算子介绍地址:http://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html 3.Spark操作基本步骤[java版本,其他语言可以根据官网的案例进行学习] (1)创建配置文件,将集群的运行模式设置好,给作业起一个名字,可以使用set方法其他配置设入. SparkC…

spark原理介绍分类： B8_SPARK 2015-04-28 12:33 1039人阅读评论(0) 收藏

1.spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速.因此运行spark的机器应该尽量的大内存,如96G以上. 2.spark所有操作均基于RDD,操作主要分成2大类:transformation与action. 3.spark提供了交互处理接口,类似于shell的使用. 4.spark可以优化迭代工作负载,因为中间数据均保存于内存中. 5.spark 是在 Scala 语言中实现的,它可以使用scala.python进行交互式操作,还可以使用scala.python.…

Docker 持久存储介绍(十三)

目录一.Docker 数据存储二.Bind mount 1.详细介绍 2.如何使用 -v or --volume 语法 --mount 语法两者区别 3.使用场景 4.使用案例存在目录 bind mount 只读挂载单文件挂载三.Volume 1.详细介绍 2.使用语法 3.使用场景 4.使用案例使用无数据 volume 启动容器使用有数据 volume 启动容器不提前创建 volume 启动容器只读模式挂载 volume 四.tmpfs 1.详细介绍 2.使用场景 3.使用…

Spark存储Parquet数据到Hive，对map、array、struct字段类型的处理

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A…

Spark简单介绍，Windows下安装Scala+Hadoop+Spark运行环境，集成到IDEA中

一.前言近几年大数据是异常的火爆,今天小编以java开发的身份来会会大数据,提高一下自己的层面! 大数据技术也是有很多: Hadoop Spark Flink 小编也只知道这些了,由于Hadoop,存在一定的缺陷(循环迭代式数据流处理:多并行运行的数据可复用场景效率不行).所以Spark出来了,一匹黑马,8个月的时间从加入 Apache,直接成为顶级项目!! 选择Spark的主要原因是: Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark多个作业之间数据通信是基…

Apache Spark简单介绍、安装及使用

Apache Spark简介 Apache Spark是一个高速的通用型计算引擎,用来实现分布式的大规模数据的处理任务. 分布式的处理方式可以使以前单台计算机面对大规模数据时处理不了的情况成为可能. Apache Spark安装及配置(OS X下的Ubuntu虚拟机) 学习新东西最好是在虚拟机下操作,以免对现在的开发环境造成影响,我的系统是OS X,安装的是VirtualBox虚拟机,然后在虚拟机里安装的Ubuntu系统. VirtualBox安装方法请查看教程: YouTube: Instal…

Swift - iCloud存储介绍

对于开发者而言,涉及iCloud存储的功能主要有两个: 一是 iCloud documnet storage,利用 iCloud 存储用户文件,比如保存一些用户在使用应用时生成的文件以及数据库文件等. 二是 iCloud key-value data storage,利用 iCloud 存储键值对,主要是保存一些程序的设置信息,一般只允许存储几十K大小. 注意:要测试iCloud功能,需要一个付费的iOS 开发者账号. 至少要2台iOS设备才可以测试数据同步功能.(iOS Simulator无法…