作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 在Spark中作业调度的相关类最重要的就是DAGScheduler,DAGScheduler顾名思义就是基于DAG图的Scheduler DAG全称 Directed Acyclic Graph.有向无环图. 简单的来说.就是一个由顶点和有方向性的边构成的图中,从随意一个顶点出发,没有不论什么一条路径会将其带回到出发的顶点. 在…

前言:本文是我学习Spark 源码与内部原理用,同时也希望能给新手一些帮助,入道不深,如有遗漏或错误的,请在原文评论或者发送至我的邮箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要: 1.作业调度核心--DAGScheduler 2.DAGScheduler类说明 2.1DAGScheduler 2.2ActiveJob 2.3Stage 2.4Task 3.工作流程 3.1划分Stage 3.2生成Job,提交Stage 3.3任务集的提交 3.4任务作业完成状态的监…

Spark的运行模式多种多样,在单机上既可以以本地模式运行,也可以以伪分布式模式运行.而当以分布式的方式运行在Cluster集群中时,底层的资源调度可以使用Mesos 或者是Hadoop Yarn ,也可以使用Spark自带的Standalone Deploy模式 Spark处于活跃的开发过程中,代码变动频繁,所以本文尽量不涉及具体的代码分析,仅从结构和流程的角度进行阐述. 运行模式列表 基本上,Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值,个别模式还需要辅…

Spark的各种运行模式虽然启动方式,运行位置,调度手段有所不同,但它们所要完成的任务基本都是一致的,就是在合适的位置安全可靠的根据用户的配置和Job的需要管理和运行Task,这里粗略的列举一下在运行调度过程中各种需要考虑的问题 环境变量的传递 Jar包和各种依赖文件的分发 Task的管理和序列化等 用户参数配置 用户及权限控制 环境变量的传递 Spark的运行参数有很大一部分是通过环境变量来设置的,例如Executor的内存设置,Library路径等等.Local模式当然不存在环境变量的传递问…

1.sparkML的版本不对应 请参考官网找到对于版本, 比如我的 spark2.3.3          spark MLlib 也是2.3.3…

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo…

摘要: 1.spark_core 2.spark_sql 3.spark_ml 内容: 1.spark_core 原理篇: Spark RDD 核心总结 RangePartitioner 实现简记 Spark核心作业调度和任务调度之DAGScheduler源码 Spark 运行架构核心总结 Spark DAGSheduler生成Stage过程分析实验 Spark join 源码跟读记录 图解spark的RDD编程模型 (收藏用) 实战篇: Spark算子选择策略 Spark的持久化简记 Spar…

spark的sparkUI如何解读? 以spark2.1.4来做例子 Job - schedule mode 进入之后默认是进入spark job 页面 这个说明有很详细的解释,spark有两种操作算子:转换算子(transformation)和执行算子(Action).当执行到行为算子的时候,就出发了一个Job作业,比如count()和saveAsTextFile(). sparkJob页面头部有几个,最重要的是Schedule mode,表示的是Job的调度模型.如果多个线程调用多个并行的j…

为什么要使用广播(broadcast)变量? Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量.进一步解释: 如果executor端用到了Driver的变量,如果不使用广播变量在Executor有多少task就有多少Driver端的变量副本. 如果Executor端用到了Driver的变量,如果使用广播变量在每个Executor中只有一份Driver端的变量副本. Spark中Broadcast定义 官网定义: A…

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre…