话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors     // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的)     private def makeOffers() {       /…

1 Spark原理分析 -- RDD的Partitioner原理分析 2 Spark原理分析 -- RDD的shuffle简介 3 Spark原理分析 -- RDD的shuffle框架的实现概要分析 4 Spark原理分析 -- RDD的依赖(Dependencies)原理分析 5 Spark原理分析 -- RDD的checkepointing原理分析 6 Spark原理分析 -- RDD的caching和persistence原理分析 7 Spark原理分析 -- Job执行框架概述 8 Sp…

一.总体思路 以上是我在平时工作中分析spark程序报错以及性能问题时的一般步骤.当然,首先说明一下,以上分析步骤是基于企业级大数据平台,该平台会抹平很多开发难度,比如会有调度日志(spark-submit日志).运维平台等加持,减少了开发人员直接接触生成服务器命令行的可能,从物理角度进行了硬控制,提高了安全性. 下面我将带领大家从零到一,从取日志,到在Spark WebUI进行可视化分析相关报错.性能问题的方法. 二.步骤 (一)获取applicationID 1.从调度日志获取 一般企业级大…

之前分析过spark RPC的基本流程(spark RPC详解),其实无论是RPC还是Spark内部的数据(Block)传输,都依赖更底层的网络通信,本文将对spark的网络通信做一下剖析. 1,概要 对于大数据相关的基础组件(Hadoop,HBase,Spark,Kafka),网络通信部分主要有两类:Java NIO和Netty.对于Hadoop,Spark,HBase以及kafka具体使用情况如下表: 大数据组件 Java NIO Netty Hadoop ✔️   Spark   ✔️ H…

介绍 Spork是Pig on Spark的highly experimental版本号,依赖的版本号也比較久,如之前文章里所说.眼下我把Spork维护在自己的github上:flare-spork. 本文分析的是Spork的实现方式和详细内容. Spark Launcher 在hadoop executionengine包路径下,写了一个Spark启动器,同MapReduceLauncher类似,会在launchPig的时候,把传入的物理运行计划进行翻译. MR启动器翻译的是MR的操作,以及进…

Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions).在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式如下: 1.初始化数据 创建表 create table window_test2 (url string, rate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',…

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa…

Spark是一个基于内存的分布式计算框架.执行在其上的应用程序,依照Action被划分为一个个Job.而Job提交执行的总流程.大致分为两个阶段: 1.Stage划分与提交 (1)Job依照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖.由DAGScheduler划分为一个个Stage.并将每一个Stage提交给TaskScheduler: (2)Stage随后被提交,并由TaskScheduler将每一个stage转化为一个TaskSet: 2.Task调度与运行:由TaskScheduler负责将Task…

spark job spark job提交 三级调度框架, DagSch,计算stage,提交阶段,将stage映射成taskset,提交taskset给tasksch. TaskSch BackendSch setMaster("local[n]") n表示使用n个线程模拟的spark集群下的worker数据. 默认是1,n称为并发度. textFile("..." , m),m是分区数,默认收到并发度的影响. 1. local new LocalSchedule…

1.[start-all.sh] #!/usr/bin/env bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding copyright ownership. #…