问题导读:spark缓存是如何实现的?BlockManager与BlockManagerMaster的关系是什么? 这个persist方法是在RDD里面的,所以我们直接打开RDD这个类. def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {   // StorageLevel不能随意更改   if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) {     thr…

  问题导读: 1.shuffle过程的划分? 2.shuffle的中间结果如何存储? 3.shuffle的数据如何拉取过来? Shuffle过程的划分 Spark的操作模型是基于RDD的,当调用RDD的reduceByKey.groupByKey等类似的操作的时候,就需要有shuffle了.再拿出reduceByKey这个来讲. def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] = { reduceByKey…

在上一篇文章中 Spark源码系列:DataFrame repartition.coalesce 对比 对DataFrame的repartition.coalesce进行了对比,在这篇文章中,将会对RDD的repartition.coalesce进行对比. RDD重新分区的手段与DataFrame类似,有repartition.coalesce两个方法 repartition def repartition(numPartitions: Int): JavaRDD[T] /** * Return…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala…

这一章想讲一下Spark的缓存是如何实现的.这个persist方法是在RDD里面的,所以我们直接打开RDD这个类. def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { // StorageLevel不能随意更改 if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) { throw new UnsupportedOperationException("C…

前言 折腾了很久,终于开始学习Spark的源码了,第一篇我打算讲一下Spark作业的提交过程. 这个是Spark的App运行图,它通过一个Driver来和集群通信,集群负责作业的分配.今天我要讲的是如何创建这个Driver Program的过程. 作业提交方法以及参数 我们先看一下用Spark Submit提交的方法吧,下面是从官方上面摘抄的内容. # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apach…

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方…

1.什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD.简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据. RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1.有一个分片列表.就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算. 2.有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数. 3.对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依…

在Spark开发中,有时为了更好的效率,特别是涉及到关联操作的时候,对数据进行重新分区操作可以提高程序运行效率(很多时候效率的提升远远高于重新分区的消耗,所以进行重新分区还是很有价值的).在SparkSQL中,对数据重新分区主要有两个方法 repartition 和 coalesce ,下面将对两个方法比较 repartition repartition 有三个重载的函数: def repartition(numPartitions: Int): DataFrame  /** * Returns…

不多说,直接上干货! parkSQL作为分布式查询引擎:两种方式 除了在Spark程序里使用Spark SQL,我们也可以把Spark SQL当作一个分布式查询引擎来使用,有以下两种使用方式: 1.Thrift JDBC/ODBC服务 2.CLI SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 Thrift JDBC/ODBC服务与Hive 1.2.1中的HiveServer2一致 启动JDBC/ODBC服务: ./sbin/start-thriftserver.sh…