作为分布式应用,Spark的数据存储在不同机器上.这就涉及到数据的传输,元数据的管理等内容.而且由于Spark可以利用内存和磁盘作为存储介质,这还涉及到了内存和磁盘的数据管理. Spark存储体系架构 Spark存储(主要由BlockManager来完成)主要完成了写入数据块,如果需要备份数据块,则将数据块写入其他节点:读取数据块,如果当前节点不含有数据块,则从其他节点获取数据块:向Driver节点注册自身的BlockManager,以及上报其所管理的数据块信息. Spark使用BlockInf…

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述 先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结 做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析…

6.1 block存储体系 存储体系架构图 6.2 block 信息信息管理器 6.2.2 bock锁的实现 6.3 磁盘block管理 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information…

6.5  memoryMode…

一.概述 根据<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书,结合最新的spark源代码master分支进行源码阅读,对新版本的代码加上自己的一些理解,如有错误,希望指出. 1.块管理器BlockManager的实现 块管理器是Spark存储体系的核心组件,Driver Application和Executor都会创建BlockManager,源代码位置在core/org.apache.spark.storage,部分代码如下. private[spark] val externalShuff…

天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物.——<易经> 本章导读 Spark的初始化阶段.任务提交阶段.执行阶段,始终离不开存储体系. Spark为了避免Hadoop读写磁盘的I/O操作成为性能瓶颈,优先将配置信息.计算结果等数据存入内存,极大的提升了系统的执行效率. 4.1 存储体系的概述 4.1.1 块管理器BlockManager的实现 块管理器BlockManager是Spark存储体系中的核心组件,Driver Application和Executor都会创建BlockMana…

一.了解hbase的存储体系. hbase的存储体系核心的有Split机制,Flush机制和Compact机制. 1.split机制 每一个hbase的table表在刚刚开始的时候,只有一个region,随着数据的不断插入到表中,region开始增大,当增大到一定的阀值以后,region就会等分两个新的region. 当table表中的行数越多,就会有越来越多的region. region是hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元,相当于HDFS中的block. 2.Flush机制 HStor…

目录 整体架构 存储相关类 应用启动时 增删改后更新元数据 获取数据存放位置 数据块的删除 RDD存储调用 数据读取 数据写入 cache & checkpoint Reference 记录一下Spark的存储相关内容 @ Spark虽说是计算引擎,但存储也是比较重要的一块. 在cache和shuffle等地方用到了存储,存储介质包括有内存和磁盘. 整体架构 Spark存储采用主从模式(Master/Slave),模块间使用RPC进行通信. Master负责运行期间数据块元数据的管理和维护. S…

GPU是一个外围设备,本来是专门作为图形渲染使用的,但是随着其功能的越来越强大,GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心.但不同于CPU的架构设计,GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理.而大规模的并行计算,离不开大规模的数据传输,只有深入了解了GPU的存储体系,才能真正发挥GPU的威力,写出高性能的软件产品.但是由于GPU存储体系相关的资料非常少,加之非常分散,所以在看了大量的零散资料后,想通过这篇文章,总结一下关于GPU存储相关的知识点,以期达到加深理解的目的.…

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A…