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…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/zbf8441372/article/details/24726501 关于flare-spork 非常早曾经有个Pig Spork分支.尝试把Pig迁移到Spark上.可是代码非常久没有更新了. 眼下Pig on Spark应该是在Twitter内部进行着. flare-spork是基于Spork对Pig和Spark的衔接.把Spark部分的代码迁移到了Pig 0.12.0上,而且升级了依赖和版本…

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…

大数据分析处理架构图 数据源: 除该种方法之外,还可以分为离线数据.近似实时数据和实时数据.按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性: 计算层: 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算.而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实…

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…

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…