Spark内部结构详解】的更多相关文章

参考: https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/english/5-Architecture.md?winzoom=1 相关文献: <Spark源码分析之Storage模块> <详细探究Spark的shuffle实现> <Spark源码分析之-deploy模块> <Spark源码分析之-scheduler模块> <SparkStreaming介绍>…
Spark参数详解 (Spark1.6) 参考文档:Spark官网 在Spark的web UI在"Environment"选项卡中列出Spark属性.这是一个很有用的地方,可以检查以确保属性设置正确.注意,只有通过spark-defaults.conf, SparkConf, 或者 command line配置过的属性才会出现 .对于所有其他配置属性,控制内部设置的大多数属性具有合理的默认值,在没有额外配置的额情况下,可以假定使用默认值. 应用级别的参数 参数名称 默认值 释义 注释…
常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext…
一.引言 作者:Albert陈凯链接:https://www.jianshu.com/p/f3181afec605來源:简书 Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想.运行原理.实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别.不喜欢将该文档称之为“源码分析”,因为本文的主要目的不是去解读实现代码,而是尽量有逻辑地,从设计与实现原理的角度,来理解 job 从产生到执行完成的整个过程,进而去理解整个系统…
Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…
不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou…
前段时间看spark,看着迷迷糊糊的.最近终于有点头绪,先梳理了一下spark rpc相关的东西,先记录下来. 1,概述 个人认为,如果把分布式系统(HDFS, HBASE,SPARK等)比作一个人,那么RPC可以认为是人体的血液循环系统.它将系统中各个不同的组件(如Hbase中的master, Regionserver, client)联系了起来.同样,在spark中,不同组件像driver,executor,worker,master(stanalone模式)之间的通信也是基于RPC来实现的…
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…
欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 “Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大…
摘要:   RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集   RDD有两种操作算子:          Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作          Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算   本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:…