不多说,直接上干货! Spark 同时支持Scala.Python.Java 三种应用程序API编程接口和编程方式, 考虑到大数据处理的特性,一般会优先使用Scala进行编程,其次是Python,最后才是Java. 无论使用Scala.Python还是Java编程程序都需要遵循Spark 编程模型,考虑对Spark平台支持的有力程度来说,Spark 对Scala语言的支持是最好的,因为它有最丰富的和最易用的编程接口. Spark 多语言编程的简介 Spark 目前支持Scala.Python.J…

打好基础,别小瞧它! spark的运行模式多种多样,在单机上既可以本地模式运行,也可以伪分布模式运行.而当以分布式的方式在集群中运行时.底层的资源调度可以使用Mesos或者Yarn,也可使用spark自带的Standalone模式. 1.Application : Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,都是用户编写的Spark应用程序,其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码. 2.Driver : 使用Driver…

Spark存储管理机制 概要 01 存储管理概述 02 RDD持久化 03 Shuffle数据存储 04 广播变量与累加器 01 存储管理概述 思考: RDD,我们可以直接使用而无须关心它的实现细节,RDD是Spark的基础,但是有个问题大家也许会比较关心:RDD所操作的数据究竟在哪里?它是如何存储的. 回顾: 1.1 .存储管理模块架构—从架构上来看   1.1.1     通信层 通信层面采用主从方式实现通信(主从节点间互换消息) 1.1.2 存储层 存储层负责提供接口来存储数据(可把数据存…

不多说,直接上干货! 最关键的是转换算子Transformations和缓存算子Actions. 主要是对RDD进行操作. RDD Objects  ->  Scheduler(DAGScheduler)  -> Exectorss ,如同,人类一样,不断进化. 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cn…

很多人一个误区,Spark SQL重点不是在SQL啊,而是在结构化数据处理! Spark SQL结构化数据处理 概要: 01 Spark SQL概述 02 Spark SQL基本原理 03 Spark SQL编程 04 分布式SQL引擎 05 用户自定义函数 06 性能调优   Spark SQL概述 Spark SQL是什么? Spark SQL is a Spark module for structured data processing 特别注意:.3.0 及后续版本中,SchemaRD…

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey…

本博文的主要内容: 1.Hash Shuffle彻底解密 2.Shuffle Pluggable解密 3.Sorted Shuffle解密 4.Shuffle性能优化 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为"洗牌",需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题? 运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1. 数据量非常大:[几千甚至上万…

Spark Streaming容错 检查点机制-checkpoint 什么是检查点机制? Spark Streaming 周期性地把应用数据存储到诸如HDFS 或Amazon S3 这样的可靠存储系统中以供恢复时使用的机制叫做检查点机制 检查点机制的作用 控制发生失败时需要重算的状态数 Spark Streaming通过lineage重算,检查点机制则可以控制需要在lineage中回溯多远 提供驱动器程序容错 如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了,你可以重启驱动器程序,并让驱动器程序从检查点恢复,…

Spark SQL 与传统 DBMS 的查询优化器 + 执行器的架构较为类似,只不过其执行器是在分布式环境中实现,并采用的 Spark 作为执行引擎. Spark SQL 的查询优化是Catalyst,其基于 Scala 语言开发,可以灵活利用 Scala 原生的语言特性很方便进行功能扩展,奠定了 Spark SQL 的发展空间. Catalyst 将 SQL 语言翻译成最终的执行计划,并在这个过程中进行查询优化.这里和传统不太一样的地方就在于, SQL 经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划…

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…