Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

Day1111 Spark任务调度 Spark几个重要组件 Spark Core RDD的概念和特性 生成RDD的两种类型 RDD算子的两种类型 算子练习 分区 RDD的依赖关系 DAG:有向无环图 任务提交 缓存 checkPoint 自定义排序 自定义分区器 自定义累加器 广播变量 Spark Shuffle过程 Spark优化过程 SparkSQL 集成Hive 一.Spark Core 1 Spark任务调度: |->:standalone |->:local |->:Yarn…

1. Spark的RDD RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是对分布式数据集的一种抽象. RDD所具备5个主要特性: 一组分区列表 计算每一个数据分片的函数 RDD上的一组依赖 对于Key Value 对的RDD,会有一个Partitioner, 这是数据的分区器,控制数据分区策略和数量 一组Preferred Location信息(如HDFS 上的数据块地址) 上图是一个简单的CoGroupedRDD满足了RDD 5个特性   2. RD…

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.…

Spark Core    DAG概念        有向无环图        Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换(变换方法)和动作(action方法)来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.        RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是RDD是从哪些RDD转换而来,也就是RDD的parent RDD(s)是什么:还有就是依赖于parent RDD(s)的哪些Partition(s).这个关系,就是RDD之间的依赖,org.apache.…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片…

Spark学习之路Spark之RDD 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片…

RDD的概述 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处…

RDD的特点: (1)rdd是数据集: (2)rdd是编程模型:因为rdd有很多数据计算方法如map,flatMap,reduceByKey等: (3)rdd相互之间有依赖关系: (4)rdd是可以分区的,如下图所示: ======================================= Spark计算模型RDD 一. 课程目标 目标1:掌握RDD的原理 目标2:熟练使用RDD的算子完成计算任务 目标3:掌握RDD的宽窄依赖 目标4:掌握RDD的缓存机制 目标5:掌握划分stage 目…

Spark Streaming揭秘 Day35 Spark core思考 Spark上的子框架,都是后来加上去的.都是在Spark core上完成的,所有框架一切的实现最终还是由Spark core来做的.抛开任何具体的东西,现在考虑下Spark core是个什么东西. 解析rdd 程序就是数据+代码.所以首先,我们需要考虑spark core由什么数据结构构成,一共就三种:rdd,broadcast,accumulator,最重要.最核心的是rdd. rdd可以简单的认为是一个数组,只不过是一…

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…

1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群.2 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入H…

1:什么是Spark的RDD??? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个…

0. 说明 RDD 概述 && 创建 RDD 的方式 && RDD 编程 API(Transformation 和 Action Operations) && RDD 的依赖关系 1. RDD 概述 Spark 围绕弹性分布式数据集(RDD)的概念展开,RDD 是可以并行操作的容错的容错集合. resilient distributed dataset,弹性分布式数据集. 不可变集合,可以进行并行操作的分区化数据集合. 该类包含了 RDD 常见操作,比如 m…

一.Spark-Shell交互式工具 1.Spark-Shell交互式工具 Spark-Shell提供了一种学习API的简单方式, 以及一个能够交互式分析数据的强大工具. 在Scala语言环境下或Python语言环境下均可使用. 启动Spark-Shell                ./bin/spark-shell      本地模式,线程数为1(1个CPU)                ./bin/spark-shell --master                ./bin…

Spark Core 资源调度与任务调度(standalone client 流程描述) Spark集群启动:      集群启动后,Worker会向Master汇报资源情况(实际上将Worker的资源写入到Master的HashSet数据机构中)     一个 Worker 默认给一个 Application 启动 1 个 Executor,可以设置 --executor-cores num 来启动多个.开机启动时最好设置 spreadOut, 可以在集群中分散启动 executor.   …

  [Spark]弹性分布式数据集RDD概述 弹性分布数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现.RDD是Spark最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现.RDD必须是可序列化的.RDD可以cache到内存中,每次对RDD数据集的操作之后的结果,都可以存放到内存中,下一个操作可以直接从内存…

08.Spark常用RDD变换 8.1 概述 Spark RDD内部提供了很多变换操作,可以使用对数据的各种处理.同时,针对KV类型的操作,对应的方法封装在PairRDDFunctions trait中,KV类的RDD可以被隐式转换成PairRDDFunctions类型.其中很多的操作,和传统的SQL语句中的操作是对应的,只是底层换成Spark的MR计算. 8.2 常用变换 操作 解释 map 变换,将输入的每个元素进行响应操作,生成新的元素 flatMap 压扁,取出具有可迭代性质的组件中每个…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

之前已经对spark core做了较为深入的解读,在如今SQL大行其道的背景下,spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛,structured streamming的实现也严重依赖spark SQL.因此,接下来,会对spark SQL做一个较为深入的了解. 本文首先介绍一下spark sql的整体流程,然后对这个流程之中涉及到的第一个步骤:SQL语法解析部分做一下较为深入的分析. 1,spark sql概述 首先截取一张任何介绍spark sql实现都会出现的图(如下). 总体执…

RDD是分布式内存的一个抽象概念,是一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的记录分区的集合,能横跨集群所有节点并行计算,是一种基于工作集的应用抽象. RDD底层存储原理:其数据分布存储于多台机器上,事实上,每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上,每个Executor会启动一个BlockManagerSlave,并管理一部分Block:而Block的元数据由Driver节点上的BlockManagerMaster保存,BlockManagerSlave生成Block后向Block…

不多说,直接上干货! SparkSQL 与 Spark Core的关系 Spark SQL构建在Spark Core之上,专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL). Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进, 简单来讲: Spark SQL 支持很多种结构化数据源,可以让你跳过复杂的读取过程,轻松从各种数据源中读取数据 当你使用SQL查询这些数据源中的数据并且只用到了一部分字段时,SparkSQL可以智能地只扫描这些用到的字段,而不是像SparkCon…

day1112 1.spark core复习 任务提交 缓存 checkPoint 自定义排序 自定义分区器 自定义累加器 广播变量 Spark Shuffle过程 SparkSQL 一. Spark Core回顾 1 集群启动 Spark集群启动流程: 1.调用start-alsh脚本,开始启动Master 2.Master启动以后, preStart方法调用了一个定时器,定时的检查超时的Worker. 3.启动脚本会解析slaves配置文件,找到启动Worker的相应节点,开始启动Worke…

打开eclipse创建maven项目 pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0…

1.Spark Core: 类似MapReduce 核心:RDD 2.Spark SQL: 类似Hive,支持SQL 3.Spark Streaming:类似Storm =================== Spark Core ======================= 一.什么是Spark? 1.什么是Spark?生态体系结构 Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 生态圈:…

先来一个问题,也是面试中常问的: Spark为什么会流行? 原因1:优秀的数据模型和丰富计算抽象 Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算. 虽然MapReduce提供了对数据访问和计算的抽象,但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如HDFS),所以会产生数据的复制备份,磁盘的I/O以及数据的序列化,所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操…

生态 Spark Core:最重要,其中最重要的是RDD(弹性分布式数据集) Spark SQL Spark Streaming Spark MLLib:机器学习算法 Spark Graphx:图计算 特点 针对大规模数据处理的快速通用引擎 基于内存计算 速度快,易用,兼容性强 体系架构 主节点:Cluster Manager(Standalone时叫Master) 从节点:Worker(占用节点上所有资源,耗内存,没用内存管理机制,易OOM) 安装部署 安装jdk,配置主机名,配置免密码登录…

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. RDD,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象.RDD是分布式元素的集合,对手的所有操作都可以概括为: 创建RDD 转化已有RDD 调用RDD操作进行求值 在这些操作中,Spark会自动将RDD中的数据分发的集群上,并将操作自动化执行. 每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. Get Started 用户可以: 读取一个外部数据集 或者使用对…

本文目的     最近在使用Spark进行数据清理的相关工作,初次使用Spark时,遇到了一些挑(da)战(ken).感觉需要记录点什么,才对得起自己.下面的内容主要是关于Spark核心-RDD的相关的使用经验和原理介绍,作为个人备忘,也希望对读者有用.     为什么选择Spark     原因如下 代码复用:使用Scala高级语言操作Spark,灵活方便,面向对象,函数编程的语言特性可以全部拿来.Scala基本上可以无缝集成java及其相关库.最重要的是,可以封装组件,沉淀工作,提高工作效率…