生态 Spark Core:最重要,其中最重要的是RDD(弹性分布式数据集) Spark SQL Spark Streaming Spark MLLib:机器学习算法 Spark Graphx:图计算 特点 针对大规模数据处理的快速通用引擎 基于内存计算 速度快,易用,兼容性强 体系架构 主节点:Cluster Manager(Standalone时叫Master) 从节点:Worker(占用节点上所有资源,耗内存,没用内存管理机制,易OOM) 安装部署 安装jdk,配置主机名,配置免密码登录…

高级算子 mapPartitionWithIndex:对RDD中每个分区(有下标)进行操作,通过自己定义的一个函数来处理 def mapPartitionsWithIndex[U](f: (Int, Iterator[T]) ⇒ Iterator[U]) f 是函数参数,接收两个参数 Int:分区号 Iterator[T]:分区中的元素 Iterator[U]:处理完的结果 aggregate:聚合操作(类似分组) 先对局部进行聚合操作,再对全局进行聚合操作 rdd1.aggregate(0)(…

RDD WordCount处理流程 sc.textFile("/root/temp/data.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect 调用任务过程 客户端将任务通过SparkContext对象提交给Manager Manager将任务分配给Worker 客户端将任务提交给Worker 特性 由分区组成,每个分区运行在不同的worker上 通过算子(函数)处理每个分区中的数据 RD…

Spark Streaming揭秘 Day35 Spark core思考 Spark上的子框架,都是后来加上去的.都是在Spark core上完成的,所有框架一切的实现最终还是由Spark core来做的.抛开任何具体的东西,现在考虑下Spark core是个什么东西. 解析rdd 程序就是数据+代码.所以首先,我们需要考虑spark core由什么数据结构构成,一共就三种:rdd,broadcast,accumulator,最重要.最核心的是rdd. rdd可以简单的认为是一个数组,只不过是一…

引言 上一小节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析2>介绍了Driver側将Stage进行划分.依据Executor闲置情况分发任务,终于通过DriverActor向executorActor发送任务消息. 我们要了解Executor的运行机制首先要了解Executor在Driver側的注冊过程.这篇文章先了解一下Application和Executor的注冊过程. 1. Task类及其相关 1.1 Task类 Spark将由Executor运行的Task分为ShuffleMa…

1.错误描述 TypeError: Error #1034: 强制转换类型失败:无法将 mx.controls::DataGrid@9aa90a1 转换为 spark.core.IViewport. at mx.binding::Binding/defaultDestFunc()[E:\dev\4.0.0\frameworks\projects\framework\src\mx\binding\Binding.as:270] at Function/http://adobe.com/AS3/20…

Spark Core    DAG概念        有向无环图        Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换(变换方法)和动作(action方法)来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.        RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是RDD是从哪些RDD转换而来,也就是RDD的parent RDD(s)是什么:还有就是依赖于parent RDD(s)的哪些Partition(s).这个关系,就是RDD之间的依赖,org.apache.…

一.Spark-Shell交互式工具 1.Spark-Shell交互式工具 Spark-Shell提供了一种学习API的简单方式, 以及一个能够交互式分析数据的强大工具. 在Scala语言环境下或Python语言环境下均可使用. 启动Spark-Shell                ./bin/spark-shell      本地模式,线程数为1(1个CPU)                ./bin/spark-shell --master                ./bin…

Spark Core 资源调度与任务调度(standalone client 流程描述) Spark集群启动:      集群启动后,Worker会向Master汇报资源情况(实际上将Worker的资源写入到Master的HashSet数据机构中)     一个 Worker 默认给一个 Application 启动 1 个 Executor,可以设置 --executor-cores num 来启动多个.开机启动时最好设置 spreadOut, 可以在集群中分散启动 executor.   …

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…