Spark工作机制 主要模块 调度与任务分配 I/O模块 通信控制模块 容错模块 Shuffle模块 调度层次 应用 作业 Stage Task 调度算法 FIFO FAIR(公平调度) Spark应用执行机制 总览 Spark应用提交后经历了一系列的转换,最后成为Task在每个节点上执行. RDD的Action算子触发Job的提交,提交到Spark中的Job生成RDD DAG 由DAGScheduler转化为Stage Dage 每个Stage中产生相应的Task集合 TaskSchedule…

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j…

  Spark SQL中的Catalyst 的工作机制 答:不管是SQL.Hive SQL还是DataFrame.Dataset触发Action Job的时候,都会经过解析变成unresolved的逻辑执行计划,然后利用元数据信息对unresolved的逻辑执行计算进行分析,得到逻辑执行计划,然后对逻辑执行计划进行优化,得到优化后的逻辑执行计划,然后利用优化后的逻辑执行计划生成多个物理执行计划,利用cost model分别对所有的物理执行计划进行测试看看哪个性能更好,然后选出性能最好的物理执行计…

一.大数据实时计算介绍 1.概述 Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架.它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型.而且,它的底层的组件或者叫做概念,其实还是最核心的RDD. 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream.其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了.之前学习Spark SQL是不是也是发现, 它针对数据查…

本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了. 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容.我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好,那么它在实时数据上的表现怎么样呢?在实际生产中,我们经常需要即使处理收到的数据,比如实时机器学习模型的应用,自动异常的检测,实时追踪页面访问统计的应用等.Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题. 了解Spar…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是從后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任務,前面有分享過,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存 当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用(不需要重新计算).这使得后续的动作变得更加迅速.RDD相关的持久化和缓存,是Spark最重要的特征之一. val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23.27.19:9000/wrd/wc/srcdata/").flatMap(_.s…

hadoop Spark On Yarn工作原理…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是从后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任务,前面有分享过,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

在spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRpcEnv中,剖析了NettyRpcEnv的创建过程. Dispatcher.NettyStreamManager.TransportContext.TransportClientFactory.TransportServer.Outbox.Inbox等等基础的知识都已经在前面剖析过了. 可以参照如下文章做进一步了解. p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12…