Spark设计理念与基本架构

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Spark设计理念与基本架构 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/9280006.html 1.基本概念 Spark中的一些概念: RDD(resillient distributed dataset):弹性分布式数据集. Partition:数据分区.即一个RDD的数据可以划分为多少个分区. NarrowDependency:窄依赖,即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition.Narrow-Dependency分为OneToOneDependency…

Spark设计理念与基本架构

1.基本概念 Spark中的一些概念: RDD(resillient distributed dataset):弹性分布式数据集. Partition:数据分区.即一个RDD的数据可以划分为多少个分区. NarrowDependency:窄依赖,即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition.Narrow-Dependency分为OneToOneDependency和RangeDependency两种. ShuffleDependency:shuffle依赖,也称为宽依赖,即子RDD对父RD…

《深入理解Spark-核心思想与源码分析》（二）第二章Spark设计理念和基本架构

若夫乘天地之正,而御六气之辩解,以游无穷者,彼且恶乎待哉? ——<庄子.逍遥游> 翻译:至于遵循宇宙万物的规律,把握“六气”的变化,遨游于无穷无尽的境域,他还仰赖什么呢! 2.1 初始Spark 第一点是关于MRv1与MRv2的区别对比. 2.2 Spark基础知识主要解释Spark的各个版本,介绍Spark的主要概念,介绍scala与java之间的语言差异. 2.3 Spark基本设计思想 2.4 Spark基本架构 Cluster Manager:Spark集群资源管理器,主要负责资源的…

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制今天主要讨论一些SparkStreaming设计的关键点,也算做个小结. DStream设计首先我们可以进行一个简单的理解:DStream就是加上时间维度的RDD.RDD的模板是DStream,DAG的模板是DStreamGraph,RDD的依赖关系就是DStream的依赖关系. 但是,从DStream的设计来看,我们会发现,DStream的操作和RDD并不是一一对应的,DStream并不直接支持join.orderBy等操作…

Spark Streaming揭秘 Day22 架构源码图解

Spark Streaming揭秘 Day22 架构源码图解今天主要是通过图解的方式,对SparkStreaming的架构进行一下回顾. 下面这个是其官方标准的流程描述. SparkStreaming会源源不断的接收数据源,然后根据时间切割成不同的Batch,每个Batch都会产生RDD,RDD运行在Spark的引擎之上,处理会产生运行的结果. 我们对其进行细化,可以分解为8个步骤: Step1:获取外部数据源,最经典的来源于Kafka,其它例如Flume.数据库.HBase等 Step2.3…

Spring技术内幕：设计理念和整体架构概述（转）

程序员都很崇拜技术大神,很大一部分是因为他们发现和解决问题的能力,特别是线上出现紧急问题时,总是能够快速定位和解决. 一方面,他们有深厚的技术基础,对应用的技术知其所以然,另一方面,在采坑的过程中不断总结,积累了很多经验. 相信大家都使用过Spring,有些人了解它的核心:IOC和AOP,但只是了解它们的基本概念.使用了反射和动态代理,关于如何管理对象.代理的具体实现了解的比较浅. 有些人使用Spring MVC,使用Spring集成数据库.事务.消息队列以简化操作,但对集成的具体设计思路和实现…