这几个值在图中代表 task 的计算节点和 task 的输入数据的节点位置关系 PROCESS_LOCAL: 数据在同一个 JVM 中,即同一个 executor 上.这是最佳数据 locality. NODE_LOCAL: 数据在同一个节点上.比如数据在同一个节点的另一个 executor上:或在 HDFS 上,恰好有 block 在同一个节点上.速度比 PROCESS_LOCAL 稍慢,因为数据需要在不同进程之间传递或从文件中读取 NO_PREF: 数据从哪里访问都一样快,不需要位置优先 R…

一.什么是数据本地性(data locality) 大数据中有一个很有名的概念就是"移动数据不如移动计算",之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的I/O消耗,如果能够想办法尽量减少这个I/O消耗就能够提升效率.那么如何减少I/O消耗呢,当然是尽量不让数据在网络上传输,即使无法避免数据在网络上传输,也要尽量缩短传输距离,这个数据需要传输多远的距离(实际意味着数据传输的代价)就是数据本地性,数据本地性根据传输距离分为几个级别,不在网络上传输肯定是最好的级别,其它级别划分依据传…

[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 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S…

本期内容 : spark streaming另类在线实验 瞬间理解spark streaming本质 一．  我们最开始将从Spark Streaming入手 为何从Spark Streaming切入Spark定制?Spark的子框架已有若干,为何选择Spark Streaming?让我们细细道来. 1.  Spark最开始只有Spark Core,没有目前的这些子框架.这些子框架是构建于Spark Core之上的.没有哪个子框架能摆脱Spark Core.我们通过对一个框架的彻底研究,肯定可以…

作业执行 上一章讲了RDD的转换,但是没讲作业的运行,它和Driver Program的关系是啥,和RDD的关系是啥? 官方给的例子里面,一执行collect方法就能出结果,那我们就从collect开始看吧,进入RDD,找到collect方法. def collect(): Array[T] = { val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray) Array.concat(results: _*) } 它进行了…

Spark数据本地性 分布式计算系统的精粹在于移动计算而非移动数据,但是在实际的计算过程中,总存在着移动数据的情况,除非是在集群的所有节点上都保存数据的副本.移动数据,将数据从一个节点移动到另一个节点进行计算,不但消耗了网络IO,也消耗了磁盘IO,降低了整个计算的效率.为了提高数据的本地性,除了优化算法(也就是修改spark内存,难度有点高),就是合理设置数据的副本.设置数据的副本,这需要通过配置参数并长期观察运行状态才能获取的一个经验值. Spark中的数据本地性有三种: PROCESS_LO…

从WordCount開始分析 编写一个样例程序 编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的样例程序: packageorg.apache.spark.examples importorg.apache.spark.SparkContext importorg.apache.spark.SparkContext._ objectWordCount{ defmain(args : Array[String]) { valsc = ),"wordcount by hdfs", Sys…

Spark中的Scheduler scheduler分成两个类型.一个是TaskScheduler与事实上现,一个是DAGScheduler. TaskScheduler:主要负责各stage中传入的task的运行与调度. DAGScheduler:主要负责对JOB中的各种依赖进行解析,依据RDD的依赖生成stage并通知TaskScheduler运行. 实例生成 TaskScheduler实例生成: scheduler实例生成,我眼下主要是针对onyarn的spark进行的相关分析, 在app…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…

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…