1.  资源分配 通过SparkSubmit进行提交应用后,首先会创建Client将应用程序(字节码文件.class)包装成Driver,并将其注册到Master.Master收到Client的注册请求后将其加入待调度队列waitingDrivers,并等待分配执行资源. 1．1 Dirver调度(分配Driver执行容器,1个) Master中调度程序执行时会为Driver分配一满足其执行要求的Worker, 并通知Worker启动将Driver.Worker接到执行Driver指令后创建Dr…

文章正文 通过文章“Spark 核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度.Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行.基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算. 1.分布式运行框架 Spark可以部署在多种资源管理平…

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo…

1.  资源分配 通过SparkSubmit进行提交应用后,首先会创建Client将应用程序(字节码文件.class)包装成Driver,并将其注册到Master.Master收到Client的注册请求后将其加入待调度队列waitingDrivers,并等待分配执行资源. 1.1 Dirver调度(分配Driver执行容器,1个) Master中调度程序执行时会为Driver分配一满足其执行要求的Worker, 并通知Worker启动将Driver.Worker接到执行Driver指令后创建Dr…

安装环境如下: 操作系统:CentOs 6.6 Hadoop 版本:CDH-5.3.0 Spark 版本:1.2 集群5个节点 node01~05 node01~03 为worker. node04.node05为master spark HA 必须要zookeepr来做协同服务,做master主备切换,zookeeper的安装和配置再次不做赘述. yum源的配置请看: 1.安装 查看spark的相关包有哪些: [root@node05 hadoop-yarn]# yum list |grep…

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135905.html 目录 概述 不同应用程序间的资源调度 同一应用程序内的资源调度 Fair调度池 调度池的默认行为 调度池的属性配置 概述 Spark有几个功能用于在作业之间(译者注:作业包含两类:1)不同应用程序所执行的作业:2)同一应用程序内的不同作业所执行的作业.无论哪种作业,Spark都可以完成作业之间的资源调度.)…

异步不保序,但大作业执行时间后移. .set("spark.scheduler.mode", "FAIR") 公平调度,充分使用集群资源. Spark Doc def collectAsync(): FutureAction[Seq[T]] Returns a future for retrieving all elements of this RDD. def countAsync(): FutureAction[Long] Returns a future fo…

一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下:重点是可容错,可并行处理 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is a fault-tolerant colle…

1.概述 spark有两种调度模式:FIFO.FAIR.FIFO是先进先出,有很强的顺序性,只有前一个处理完成后才会去处理后进来的.FAIR是公平调度,通过配置进行控制优先执行的任务.spark默认使用FIFO模式,如果应用场景里面有很多比较大的查询.也有很多小的查询,此时建议使用FAIR模式可以先执行小的查询在执行耗时比较旧的查询. 2.配置 默认安装spark后再conf目录下有一个fairscheduler.xml.template文件,把此文件复制一份: #cp fairschedule…

一.spark启动有standalong.yarn.cluster,具体的他们之间的区别这里不在赘述,请参考官网.本文采用的是standalong模式进行搭建及将接使用. 1.首先去官网下载需要的spark版本: http://spark.apache.org/downloads.html 本例使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.7,hadoop使用的是2.7版本,spark是需要scala环境的,可以下载编译好的spark,这样就不需要自己在安装了. 同时使用了hive仓库…