1. 究竟是怎么运行的? 很多的博客里大量的讲了什么是RDD, Dependency, Shuffle.......但是究竟那些Executor是怎么运行你提交的代码段的? 下面是一个日志分析的例子,来自Spark的example def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Log Query") val sc = new SparkContext(sparkConf) val…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系可以这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,现在要构建一个能完成任务的集群,需要申报的是这次需要多少个Executor(可…

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…

本文翻译自<Four ways to dispose IDisposables in ASP.NET Core>,由于水平有限,故无法保证翻译完全正确,欢迎指出错误.谢谢! IDisposable 接口是.NET中最常用的接口之一.当类型包含非托管资源的引用,比如窗口句柄.文件或网络通信,可以实现IDisposable接口.垃圾收集器自动释放托管(即.NET)对象的内存,但不知道如何处理非托管资源.通过实现IDisposable接口,您可以在类被释放时正确地清理这些资源. 这篇文章介绍了在AS…

1.准备 事先在hdfs上创建两个目录: 保存上传数据的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/data checkpoint的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_data ------------------------------------------------------ 2.源码 package stream; import java.util.Arrays;…

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.   …

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…

MetricsSystem信息收集过程 参考: <Apache Spark源码走读之21 -- WEB UI和Metrics初始化及数据更新过程分析> <Spark Metrics配置详解> <Spark Structrued Streaming源码分析--(四)ProgressReporter每个流处理进度计算.StreamQueryManager管理运行的流> <Spark Core源码精读计划#13:度量系统MetricsSystem的建立> <…

导入: 1)Spark Web UI主要依赖于流行的Servlet容器Jetty实现: 2)Spark Web UI(Spark2.3之前)是展示运行状况.资源状态和监控指标的前端,而这些数据都是由度量系统(MetricsSystem)收集来的: 3)Spark Web UI(spark2.3之后)呈现的数据应该与事件总线和ElementTrackingStore关系紧密,而MetricsSystem是一个向外部提供测量指标的存在 具体Spark UI存储更改可以通过spark issue查看:…