不多说,直接上干货! SparkSQL 与 Spark Core的关系 Spark SQL构建在Spark Core之上,专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL). Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进, 简单来讲: Spark SQL 支持很多种结构化数据源,可以让你跳过复杂的读取过程,轻松从各种数据源中读取数据 当你使用SQL查询这些数据源中的数据并且只用到了一部分字段时,SparkSQL可以智能地只扫描这些用到的字段,而不是像SparkCon…

day1112 1.spark core复习 任务提交 缓存 checkPoint 自定义排序 自定义分区器 自定义累加器 广播变量 Spark Shuffle过程 SparkSQL 一. Spark Core回顾 1 集群启动 Spark集群启动流程: 1.调用start-alsh脚本,开始启动Master 2.Master启动以后, preStart方法调用了一个定时器,定时的检查超时的Worker. 3.启动脚本会解析slaves配置文件,找到启动Worker的相应节点,开始启动Worke…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

Day1111 Spark任务调度 Spark几个重要组件 Spark Core RDD的概念和特性 生成RDD的两种类型 RDD算子的两种类型 算子练习 分区 RDD的依赖关系 DAG:有向无环图 任务提交 缓存 checkPoint 自定义排序 自定义分区器 自定义累加器 广播变量 Spark Shuffle过程 Spark优化过程 SparkSQL 集成Hive 一.Spark Core 1 Spark任务调度: |->:standalone |->:local |->:Yarn…

先来一个问题,也是面试中常问的: Spark为什么会流行? 原因1:优秀的数据模型和丰富计算抽象 Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算. 虽然MapReduce提供了对数据访问和计算的抽象,但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如HDFS),所以会产生数据的复制备份,磁盘的I/O以及数据的序列化,所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操…

Spark Streaming揭秘 Day35 Spark core思考 Spark上的子框架,都是后来加上去的.都是在Spark core上完成的,所有框架一切的实现最终还是由Spark core来做的.抛开任何具体的东西,现在考虑下Spark core是个什么东西. 解析rdd 程序就是数据+代码.所以首先,我们需要考虑spark core由什么数据结构构成,一共就三种:rdd,broadcast,accumulator,最重要.最核心的是rdd. rdd可以简单的认为是一个数组,只不过是一…

引言 上一小节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析2>介绍了Driver側将Stage进行划分.依据Executor闲置情况分发任务,终于通过DriverActor向executorActor发送任务消息. 我们要了解Executor的运行机制首先要了解Executor在Driver側的注冊过程.这篇文章先了解一下Application和Executor的注冊过程. 1. Task类及其相关 1.1 Task类 Spark将由Executor运行的Task分为ShuffleMa…

Spark Core    DAG概念        有向无环图        Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换(变换方法)和动作(action方法)来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.        RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是RDD是从哪些RDD转换而来,也就是RDD的parent RDD(s)是什么:还有就是依赖于parent RDD(s)的哪些Partition(s).这个关系,就是RDD之间的依赖,org.apache.…

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…

1.错误描述 TypeError: Error #1034: 强制转换类型失败:无法将 mx.controls::DataGrid@9aa90a1 转换为 spark.core.IViewport. at mx.binding::Binding/defaultDestFunc()[E:\dev\4.0.0\frameworks\projects\framework\src\mx\binding\Binding.as:270] at Function/http://adobe.com/AS3/20…