RDD工作原理: 主要分为三部分:创建RDD对象,DAG调度器创建执行计划,Task调度器分配任务并调度Worker开始运行. SparkContext(RDD相关操作)→通过(提交作业)→(遍历RDD拆分stage→生成作业)DAGScheduler→通过(提交任务集)→任务调度管理(TaskScheduler)→通过(按照资源获取任务)→任务调度管理(TaskSetManager) 举例:以下面一个按 A-Z 首字母分类,查找相同首字母下不同姓名总个数的例子来看一下 RDD 是如何运行起来的…

SSL/TLS 协议运行机制概述(二) 在SSL/TLS 协议运行机制概述(一)中介绍了TLS 1.2 的运行机制,现在我们来看年 TLS 1.3 的运行机制.会涉及到SSL/TLS 协议运行机制概述(一)中的一些概念,有需要的可以配合着看. TLS 1.3 握手过程…

SSL/TLS 协议运行机制概述(一) SSL/TLS 发展史 1994年,NetScape 设计了SSL协议(Secure Sockets Layer) 1.0,未正式发布 1995年,NetScape 发布 SSL 2.0 1996年,发布 SSL 3.0 1999年,IETF标准化了SSL协议,更名为 TLS(Transport Layer Security),发布TLS 1.0 2006年4月,IETF 工作组发布了 TLS 1.1 2008年8月,IETF 工作组发布了 TLS 1.2…

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…

一.Spark WordCount动手实践 我们通过Spark WordCount动手实践,编写单词计数代码:在wordcount.scala的基础上,从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程. 首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt,helloSpark.txt的文本内容如下. Hello Spark Hello Scala Hello Hadoop Hello Flink Spark is Awesome 然后在Eclipse中编写wordcount.scala…

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast…

离线辅助系统概览: 1.概述: 在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集.结果数据导出. 任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示: 1.1 Flume介绍: Flume是一个分布式.可靠.高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka等众多外 部存…

MapReduce的核心运行机制概述: 一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有两类实例进程: 1.MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 2.Yarnchild:负责 map 阶段的整个数据处理流程 3.Yarnchild:负责 reduce 阶段的整个数据处理流程 以上两个阶段 MapTask 和 ReduceTask 的进程都是 YarnChild,并不是说这 MapTask 和 ReduceTask 就跑在同一个 YarnChild 进行里 MapReduc…

1. RDD 的设计与运行原理 Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务. 在实际应用中,存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处在于不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入.而 Hadoop 中的 MapReduce 框架都是把中间结果写入到 HDFS 中,带来了大量的数据复制.磁盘 IO 和序列化开销,并且通常…

Spark编程模型的回顾 spark编程模型几大要素 RDD的五大特征 Application program的组成 运行流程概述 具体流程(以standalone模式为例) 任务调度 DAGScheduler TaskScheduler DAGScheduler ScheduleBacked 详细过程 实例解析 Spark运行模式简介…