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…

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?…

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…

Spark架构    为了更好地理解调度,我们先来鸟瞰一下集群模式下的Spark程序运行架构图. 1. Driver Program        用户编写的Spark程序称为Driver Program.每个Driver程序包含一个代表集群环境的SparkContext对象,程序的执行从Driver程序开始,所有操作执行结束后回到Driver程序中,在Driver程序中结束.如果你是用spark shell,那么当你启动 Spark shell的时候,系统后台自启了一个 Spark 驱动器程序…

Spark架构 Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型.集群中运行Master进程的节点称为Master,同样,集群中含有Worker进程的节点为Slave.Master负责控制整个集群的运行:Worker节点相当于分布式系统中的计算节点,它接收Master节点指令并返回计算进程到Master:Executor负责任务的执行:Client是用户提交应用的客户端:Driver负责协调提交后的分布式应用. 在Spark应用的执行过程中,Driver和Worker是相互对应的.…

一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr…

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…

Spark内核架构原理 1.Driver 选spark节点之一,提交我们编写的spark程序,开启一个Driver进程,执行我们的Application应用程序,也就是我们自己编写的代码.Driver会根据我们对RDD定义的操作,提交一大堆的task去Executor上.Driver注册了一些Executor之后,就可以开始正式执行我们的Spark应用程序了,首先第一步,创建初始RDD,读取数据.HDFS文件内容被读取到多个Worker节点上,形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD. 2.M…