原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu…

一.大数据架构 并发计算: 并行计算: 很少会说并发计算,一般都是说并行计算,但是并行计算用的是并发技术.并发更偏向于底层.并发通常指的是单机上的并发运行,通过多线程来实现.而并行计算的范围更广,他是散布到集群上的分布式计算. Spark内存计算比hadoop快100倍,磁盘计算快10倍,在worker节点主要基于内存进行计算,避免了不必要的磁盘io. 二.Spark模块 Spark是没有分布式存储的,必须借助hadoop的HDFS等.资源管理工具自带的是Standalone也支持hadoop的…

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

dataframe以RDD为基础的分布式数据集,与RDD的区别是,带有Schema元数据,即DF所表示的二维表数据集的每一列带有名称和类型,好处:精简代码:提升执行效率:减少数据读取; 如果不配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER,那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失 spark工作机制 用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文. 执行add算子,形成dag图输入dagschedu…

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的…

1. spark是什么 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎 spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduc…

Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. 它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. 它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming. Spark优点: 减少磁盘I/O:随着实时大数据应用越来越多,Hadoop作为离线的高吞吐.低响应框架已不能满足这类需求.HadoopMapReduce的map端将中间输出和结果存储在…

围绕spark的其他特性和应用.主要包括以下几个方面 spark自定义分区 spark中的共享变量 spark程序的序列化问题 spark中的application/job/stage/task之间的关系 spark on yarn原理和机制 spark的资源分配方式 1. spark自定义分区 1.1 自定义分区说明 在对RDD数据进行分区时,默认使用的是HashPartitioner 该函数对key进行哈希,然后对分区总数取模,取模结果相同的就会被分到同一个partition中 HashPa…

主要围绕spark的底层核心抽象RDD和原理进行理解.主要包括以下几个方面 RDD弹性分布式数据集的依赖关系 RDD弹性分布式数据集的lineage血统机制 RDD弹性分布式数据集的缓存机制 spark任务的DAG有向无环图的构建 spark任务如何划分stage spark任务的提交和调度流程 1. RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型 窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency) 窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Par…

主要围绕spark的底层核心抽象RDD进行理解.主要包括以下几个方面 RDD弹性分布式数据集的概念 RDD弹性分布式数据集的五大属性 RDD弹性分布式数据集的算子操作分类 RDD弹性分布式数据集的算子操作练习 1. RDD是什么 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. Dataset: 就是一个集合,存储很多数据. Distributed:它内部的元素…