在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域…

https://blog.csdn.net/lovechendongxing/article/details/81746988 Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行,通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互. 1.Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源(cpu.内存等) 2.Cluster manager分配应用程序执行需要的资源,在Worker节点上创建Executor 3.S…

前言: Spark Application的运行架构由两部分组成:driver program(SparkContext)和executor.Spark Application一般都是在集群中运行,比如Spark Standalone,YARN,mesos,这些集群给spark Application提供了计算资源和这些资源管理,这些资源既可以给executor运行,也可以给driver program运行.根据Spark Application的driver program是否在资源集群中运行…

一.Spark专业术语定义 二. Spark的任务提交机制 一.Spark专业术语定义 从以下十五个方面描述spark概念. 1  application: spark应用程序 2  Driver:驱动程序 3  Cluster Mannger:集群管理器 4 Executor: 计算器 5 Worker: 计算节点 6 RDD: 弹性分布式数据集 7 窄依赖 8 宽依赖 9 DAG: 有向无环图 10 DAG Scheduler:有向无环图调度器 11 Task Scheduler: 任务调度…

Spark作业基本运行原理: 我们使用spark-submit提交一个spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程.根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同:1)Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中的某个工作节点上启动:2)Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core.而Driver进程要做的第一件事情,就是向集群管理器(可以是Spark Standlone集群,也可以是其他的资源管理集群,比如:YARN作为资源管理集群.)…

参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon…

本课主题 Checkpoint 运行原理图 Checkpoint 源码解析 引言 Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题: Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 可能业务比较复杂,此时我们必需考虑对计算结果的持久化. Spark 是擅长多步骤迭代,同时擅长基于…

本课主题 CacheManager 运行原理图 CacheManager 源码解析 CacheManager 运行原理图 [下图是CacheManager的运行原理图] 首先 RDD 是通过 iterator 来进行计算: CacheManager 会通过 BlockManager 从 Local 或者 Remote 获取数据直接通过 RDD 的 compute 进行计算,有可能需要考虑 checkpoint; 通过 BlockManager 首先从本地获取数据,如果获得不到数据的话会从远程获取…

调优概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作…

SparkStreaming运行原理 Spark Streaming不断的从数据源获取数据(连续的数据流),并将这些数据按照周期划分为batch. Spark Streaming将每个batch的数据交给Spark Engine来处理(每个batch的处理实际上还是批处理,只不过批量很小,计算速度很快). 整个过程是持续的.…