Spark - Parquet 概述 Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式,既然属于Hadoop生态圈,因此也兼容大多圈内计算框架(Hadoop.Spark),另外Parquet是平台.语言无关的,这使得它的适用性很广,只要相关语言有对应支持的类库就可以随机使用: Parquet的优劣对比: 支持嵌套结构,这点对比同样是列式存储的OCR具备一定优势: 适用于OLAP场景,对比CSV等行式存储结构,列示存储支持映射下推和谓词下推,减少磁盘IO: 同样的压缩方式下…

Spark参数详解 (Spark1.6) 参考文档:Spark官网 在Spark的web UI在"Environment"选项卡中列出Spark属性.这是一个很有用的地方,可以检查以确保属性设置正确.注意,只有通过spark-defaults.conf, SparkConf, 或者 command line配置过的属性才会出现 .对于所有其他配置属性,控制内部设置的大多数属性具有合理的默认值,在没有额外配置的额情况下,可以假定使用默认值. 应用级别的参数 参数名称 默认值 释义 注释…

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext…

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…

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou…

前段时间看spark,看着迷迷糊糊的.最近终于有点头绪,先梳理了一下spark rpc相关的东西,先记录下来. 1,概述 个人认为,如果把分布式系统(HDFS, HBASE,SPARK等)比作一个人,那么RPC可以认为是人体的血液循环系统.它将系统中各个不同的组件(如Hbase中的master, Regionserver, client)联系了起来.同样,在spark中,不同组件像driver,executor,worker,master(stanalone模式)之间的通信也是基于RPC来实现的…

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 “Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大…

摘要:   RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集   RDD有两种操作算子:          Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作          Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算   本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:…

checkpoint在spark中主要有两块应用:一块是在spark core中对RDD做checkpoint,可以切断做checkpoint RDD的依赖关系,将RDD数据保存到可靠存储(如HDFS)以便数据恢复:另外一块是应用在spark streaming中,使用checkpoint用来保存DStreamGraph以及相关配置信息,以便在Driver崩溃重启的时候能够接着之前进度继续进行处理(如之前waiting batch的job会在重启后继续处理). 本文主要将详细分析checkpoi…

1.RDD是什么 RDD(Resilient Distributed Dataset):是Spark的核心数据结构,指的是一个只读的.可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用.  RDD 是只读的  RDD 是分区记录的集合  RDD 是容错的  RDD 是高效的  RDD 不需要物化  RDD 可以缓存的 2.RDD的产生 1.传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭…

参考: https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/english/5-Architecture.md?winzoom=1 相关文献: <Spark源码分析之Storage模块> <详细探究Spark的shuffle实现> <Spark源码分析之-deploy模块> <Spark源码分析之-scheduler模块> <SparkStreaming介绍>…

讲说spark的资源调度和任务调度,基本的spark术语,这里不再多说,懂的人都懂了... 按照数字顺序阅读,逐渐深入理解:以下所有截图均为个人上传,不知道为什么总是显示别人的QQ,好尴尬,无所谓啦,开始吧~~ 1 宽窄依赖与Stage划分: 上熟悉的图: 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD,RDD 之间连一条边,最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图,这个就是 DAG,Spark 内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图,也就是 DAG.有了DAG 图,…

1.GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式的图处理系统. 图的分布式或者…

Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkConf上配置,然后传递给SparkContext.SparkConf 允许你配置一些通用的属性…

spark打包还是比较复杂的,特别的其中有关R语言的模块.在本章,我就将其中遇到的所有问题为大家一一讲解,为大家提供一点经验. 这里的打包命令是直接从官网中找的,这里我们最后得到的是tgz格式的包.打包的命令是——./dev/make-distribution.sh --name custom-spark --pip --r --tgz -Psparkr -Phadoop-2.7 -Phive -Phive-thriftserver -Pmesos -Pyarn -Pkubernetes 这里我…

RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性的分布式数据集,又称Spark core,它代表一个只读的.不可变.可分区,里面的元素可分布式并行计算的数据集. RDD是一个很抽象的概念,不易于理解,但是要想学好Spark,必须要掌握RDD,熟悉它的编程模型,这是学习Spark其他组件的基础.笔者在这里从名字和几个重要的概念给大家一一解读: Resilient(弹性的) 提到大数据必提分布式,而在大规模的分布式集群中,任何一台服务器随时都有可能出现故障,如果一个task…

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

原文连接 http://xiguada.org/spark/ Spark概述 当前,MapReduce编程模型已经成为主流的分布式编程模型,它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上.但是MapReduce也存在一些缺陷,如高延迟.不支持DAG模型.Map与Reduce的中间数据落地等.因此在近两年,社区出现了优化改进MapReduce的项目,如交互查询引擎Impala.支持DAG的TEZ.支持内存计算Spark等.Spark是UC Berkeley AM…

一.spark job日志介绍    spark中提供了log4j的方式记录日志.可以在$SPARK_HOME/conf/下,将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置.但这个配置为全局配置,不能单独配置某个job的运行日志.    在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.properties,原来的内容如下:(log4j的用法和配置,请参考另一篇文档)…

Transformation和action详解 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 什么是算子 算子是RDD中定义的函数,可以对RDD中的数据进行转换和操作. 算子分类: 具体: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对. 3.Action算子,这类算子会触发SparkC…

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-87讲)完整视频.PPT.代码下载: 百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/N9y_okxSJzQ/优酷:http://v.youku.com/v_show/id…

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Spark小课堂Week6 启动日志详解 作为分布式系统,Spark程序是非常难以使用传统方法来进行调试的,所以我们主要的武器是日志,今天会对启动日志进行一下详解. 日志详解 今天主要遍历下Streaming的启动日志. 授权等操作 Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties 16/07/19 15:06:04 INFO SparkContext: Running Spark ve…

Spark Streaming揭秘 Day28 在集成开发环境中详解Spark Streaming的运行日志内幕 今天会逐行解析一下SparkStreaming运行的日志,运行的是WordCountOnline这个Demo. 启动过程 SparkStreaming启动是从如下日志开始: 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Starting 1 receivers 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Recei…

Spark Streaming揭秘 Day25 StreamingContext和JobScheduler启动源码详解 今天主要理一下StreamingContext的启动过程,其中最为重要的就是JobScheduler的启动. StreamingContext启动 我们首先看下start方法的上半部分. 首先进行模式匹配,这是一个标准的条件判断,默认是INITIALIZED状态. 这里有三个关键部分: validate方法,会进行一些前置条件的判断.其中比较关键的是对DStreamGraph进…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

本课主题 Checkpoint 运行原理图 Checkpoint 源码解析 引言 Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题: Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 可能业务比较复杂,此时我们必需考虑对计算结果的持久化. Spark 是擅长多步骤迭代,同时擅长基于…

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched…