即使采用pipeline的方式,函数f对依赖的RDD中的数据集合的操作也会有两种方式: 1.f(record),f作用于集合的每一条记录,每次只作用于一条记录 2.f(records),f一次性作用于集合的全部数据: Spark采用的是第一种方式,因为: 1.无需等待,可以最大化的使用集群的计算资源 2.减少OOM的产生 3.最大化的有利于并发 4.可以精准的控制每一个Partition本身(Dependency)及其内部的计算(compute) 5.基于lineage的算子流动式函数式计算,可…

本博文主要内容: 1.再次思考pipeline 2.窄依赖物理执行内幕 3.宽依赖物理执行内幕 4.Job提交流程 一:再次思考pipeline 即使采用pipeline的方式,函数f对依赖的RDD中的数据的操作也会有2种方式: 1:f(record), f作用于集合的每一条记录,每次只作用于一条记录. 2.f(redord), f一次性作用于集合的全部数据. Spark采用的是第一种方式,原因: 1.spark无需等待,可以最大化的使用集群计算资源. 2.减少OOM的发生 3.最大化的有利于开…

本博文主要内容:  1.再次思考pipeline 2.窄依赖物理执行内幕 3.宽依赖物理执行内幕 4.Job提交流程 一:再次思考pipeline 即使采用pipeline的方式,函数f对依赖的RDD中的数据的操作也会有2种方式: 1:f(record), f作用于集合的每一条记录,每次只作用于一条记录. 2.f(redord), f一次性作用于集合的全部数据. Spark采用的是第一种方式,原因: 1.spark无需等待,可以最大化的使用集群计算资源. 2.减少OOM的发生 3.最大化的有利于…

一个 Spark 应用程序的完整执行流程 1.编写 Spark Application 应用程序 2.打 jar 包,通过 spark-submit 提交执行 3.SparkSubmit 提交执行 4.执行 Spark Application 的 main 方法 5.初始化 SparkContext,这一步主要是把执行 Application 所需要的一个 Driver 和多个 Executor 启动起来 6.执行到 Action 算子,这个阶段会产生 DAG 血缘依赖关系,但是并没有真正执行…

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…

1.概述 为了更好地理解调度,我们先看一下集群模式的Spark程序运行架构图,如上所示: 2.Spark中的基本概念 1.Application:表示你的程序 2.Driver:表示main函数,创建SparkContext.并由SC负责与ClusterMananger通信,进行资源的申请,任务的监控和分配.程序执行完毕后,关闭SparkContext. 3.Executor:某个Application运行在worker节点上的一个进行,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…

Spark Streaming作为Spark上的四大子框架之一,肩负着实时流计算的重大责任 而相对于另外一个当下十分流行的实时流计算处理框架Storm,Spark Streaming有何优点?又有何不足呢? 首先,对于Storm实时流处理惊人的低延迟性,Spark Streaming的不足很明显 Storm官方说的最低延迟可以使多少毫秒级别的 而Spark Streaming只能做到压秒,也就是零点几秒 相对于Storm的实时性来说,Spark Streaming甚至只能说是准实时的 But,S…

spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行…

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u014393917/article/details/24640715 Spark on yarn执行流程源码分析 眼下的分析主要基于spark0.9.0的cdh5的版本号进行分析, 源码下载地址:https://github.com/cloudera/spark.git 下载方式:gitclone url ./spark 进入spark文件夹.执行gitcheckout cdh5-0.9.0_5.…

[前言:承接<Spark通识>篇] Spark集群组件 Spark是典型的Master/Slave架构,集群主要包括以下4个组件: Driver:Spark框架中的驱动器,运行用户编写Application 的main()函数.类比于MapReduce的MRAppmaster Master:主节点,控制整个集群,监控worker.在Yarn模式中为全局资源管理器 Worker:从节点,负责控制计算节点,启动Executor.类比Yarn中的节点资源管理器 Executor:运算任务执行器,运行…

http://chenyuzhao.me/2017/02/06/flink%E7%89%A9%E7%90%86%E8%AE%A1%E5%88%92%E7%94%9F%E6%88%90/ https://yq.aliyun.com/articles/225618#…

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,…

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,…

一.引言 作者:Albert陈凯链接:https://www.jianshu.com/p/f3181afec605來源:简书 Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想.运行原理.实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别.不喜欢将该文档称之为“源码分析”,因为本文的主要目的不是去解读实现代码,而是尽量有逻辑地,从设计与实现原理的角度,来理解 job 从产生到执行完成的整个过程,进而去理解整个系统…

从Spark Runtime的角度来讲由五大核心对象:Master.Worker.Executor.Driver.CoarseGrainedExecutorBacked: Spark在做分布式集群系统设计的时候,最大化功能独立.模块化封装具体独立的对象.强内聚.松耦合. Spark集群的启动及任务提交大致步骤: 1. 首先启动Master进程,负责整个集群资源的管理和分配,并接收作业的提交,且为作业分配计算资源. 2. 每个工作结点默认情况下都会启动一个Worker Process来管理当前结点…

IDEA 创建scala spark的Mvn项目:https://blog.csdn.net/u014646662/article/details/84618032 Spark详解03Job 物理执行图:https://www.jianshu.com/p/c1ee13c50b7a Spark Stage的划分: https://www.zhihu.com/people/hu-de-cheng-35/activities 资源调度和任务调度流程:https://zhuanlan.zhihu.com…

Spark 使用主从架构,有一个中心协调器和许多分布式worker. 中心协调器被称为driver.Driver 和被称为executor 的大量分布式worker 通信 Driver 运行在它自己的Java 进程,而每个executor 是单独的Java 进程.Driver 和它的所有executor 一起被称为Spark 应用. Spark 应用运行在一组使用被称为集群管理器的外部服务的机器上.注意,Spark 打包了一个内置的集群管理器,叫做Standalong 集群管理器.Spark 也…

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…

引言 相对Hadoop, Spark在处理需要迭代运算的机器学习训练等任务上有着很大性能提升,同时提供了批处理.实时数据处理.机器学习以及图算法等一站式的服务,因此最近大家一起来学习Spark,特别是MLLib. Spark中使用了RDD(Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集)抽象分布式计算,即使用RDD以及对应的transform/action等操作来执行分布式计算:并且基于RDD之间的依赖关系组成 lineage以及checkpoint等机制来保证…

前言 一个SQL从词法解析.语法解析.逻辑执行计划.物理执行计划最终转换为可以执行的RDD,中间经历了很多的步骤和流程.其中词法分析和语法分析均有ANTLR4完成,可以进一步学习ANTLR4的相关知识做进一步了解. 本篇文章主要对一个简单的SQL生成的逻辑执行计划物理执行计划的做一个简单地说明. 示例代码 case class Person(name: String, age: Long) private def runBasicDataFrameExample2(spark: SparkSes…

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad…

本文目录 一.Apache Spark 二.Spark SQL发展历程 三.Spark SQL底层执行原理 四.Catalyst 的两大优化 一.Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.…

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.…

Spark内部执行机制 1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架.主要由sparkcontext(spark上下文).cluster manager(资源管理器)和▪executor(单个节点的执行进程).其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理.executor是应用执行的主要进程,内部含有多个task线程以及内存空间.   图1 spark分布式部署图 详细流程图如下图2:     图2 详细流程图 (1) 应用程序在使用spark-s…

spark 2.1.1 系统中希望监控spark on yarn任务的执行进度,但是监控过程发现提交任务之后执行进度总是10%,直到执行成功或者失败,进度会突然变为100%,很神奇, 下面看spark on yarn任务提交过程: spark on yarn提交任务时会把mainClass修改为Client childMainClass = "org.apache.spark.deploy.yarn.Client" spark-submit过程详见:https://www.cnblog…

术语定义 Application:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: Driver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境.在Spark中由SparkContext负责和Clust…

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal…

添加配置文件 phoenixConnectMode.scala : package statistics.benefits import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.phoenix.spark._ object phoenixConnectMode { private val zookeeper = "node3…

(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs…

摘要: 随着大数据技术的发展,实时流计算.机器学习.图计算等领域成为较热的研究方向,而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈,能够一站式解决类似场景的问题.那你知道Spark生态系统有哪些组件吗?下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件.本文选自<图解Spark:核心技术与案例实战> Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件).HDFS.Amazon S3.Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone.YARN…