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原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…

提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD…

本文转之Pivotal的一个工程师的博客.觉得极好.   作者本人经常在StackOverflow上回答一个关系Spark架构的问题,发现整个互联网都没有一篇文章能对Spark总体架构进行很好的描述,作者可怜我们这些菜鸟,写了这篇文章,太感动了.本文读者需要一定的Spark的基础知识,至少了解Spark的RDD和DAG. 上图引入了很多术语:"Executor","Task","Cache","Worker Node"等等,当…

本博文的主要内容如下: 1.通过案例观察Spark架构 2.手动绘制Spark内部架构 3.Spark Job的逻辑视图解析 4.Spark Job的物理视图解析 1.通过案例观察Spark架构 spark-shell中,默认情况下,没有任何的Job. 从Master角度讲:   1.管理CPU.MEM等资源(也考虑网络) 2.接收Driver端提交作业的请求,并为其分配资源(APPid等) 注:spark默认是粗粒度,即spark作业提交的时候就会为我们作业分配资源,后续运行的过程中一般使用已…

一．Spark的产生背景起源 1.spark特点 1.1轻量级快速处理 Saprk允许传统的hadoop集群中的应用程序在内存中已100倍的速度运行即使在磁盘上也比传统的hadoop快10倍,Spark通过减少对磁盘的io达到性能上的提升,他将中间处理的数据放到内存中,spark使用了rdd(resilient distributed datasets)数据抽象 这允许他在内存中存储数据,所以减少了运行时间 1.2 易于使用 spark支持多种语言.Spark允许java,scala pytho…

本博文的主要内容如下:  1.通过案例观察Spark架构 2.手动绘制Spark内部架构 3.Spark Job的逻辑视图解析 4.Spark Job的物理视图解析 1.通过案例观察Spark架构 spark-shell中,默认情况下,没有任何的Job. 从Master角度讲:   1.管理CPU.MEM等资源(也考虑网络) 2.接收Driver端提交作业的请求,并为其分配资源(APPid等) 注:spark默认是粗粒度,即spark作业提交的时候就会为我们作业分配资源,后续运行的过程中一般使用…

Application: Application是创建了SparkContext实例对象的Spark用户,包含了Driver程序, Spark-shell是一个应用程序,因为spark-shell在启动的时候创建了一个SparkContext对象,其名称为sc,也就是说只要创建一个SparkContext就有对应的application,而一个action对应一个driver.相对应的transformation只产生元数据. Job: 和action相对应,每一个action例如count.s…

摘要:相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳. 本文分享自华为云社区<Spark架构原理>,作者:JavaEdge. 相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳. Spark的计算阶段 MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduce Spark可根据应用的复杂度,分割成更多的计算阶段(stage),组成一个有向无环图DAG…

把传统的基于sql的企业信息中心迁移到spark 架构应该考虑的几点 * 理由: 赶时髦,  这还不够大条么? > 数据都设计为NO-SQL模式, 只有需要search的才建立2级索引. 就可以了,未必需要rdbms结构. 搜索,和报表可以用spark sql 来进行query. 而且spark提供了内置的mlib和graphX 一般的报表都够用了. > DBA平常有做备份什么的. 那么切换到spark系统后,如何对数据进行备份? > 有没有异地备份的功能?…