Spark内核架构原理 1.Driver 选spark节点之一,提交我们编写的spark程序,开启一个Driver进程,执行我们的Application应用程序,也就是我们自己编写的代码.Driver会根据我们对RDD定义的操作,提交一大堆的task去Executor上.Driver注册了一些Executor之后,就可以开始正式执行我们的Spark应用程序了,首先第一步,创建初始RDD,读取数据.HDFS文件内容被读取到多个Worker节点上,形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD. 2.M…

nagios监控原理 下面根据上面摘自网络的原理图对nagios的监控原理进行一下简单的说明: 1.nagios通过nsca进行被动监控.那么什么是被动监控呢?被动监测:就是指由被监测的服务器主动上传数据到nagios监控系统中.这种监测方式提高了实时性(出现问题的时候,被监测的服务器可以及时上传数据通知nagios,从而使管理员可以尽快作出处理,而不用像主动监测中一样,非要等到下一个监测周期才能获知被监测服务器的状态).NSCA就是可以实现Nagios被动监测的一个程序.目前所知道的,只能通过…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

一.Spark的特点 Spark特性 Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌(Shuffle)方式,将MapReduce提升到一个更高的层次.利用内存数据存储和接近实时的处理能力,Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍. Spark还支持大数据查询的延迟计算,这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤.Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力,除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型. Spark将中间结果保存在内存中而不是将其写入磁盘,当需要多次处理同一数据集时,…

Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储,包括基于Disk的和基于Memory的.用户在实际编程中,面对的是RDD,可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化:持久化的动作都是由Storage模块完成的.包括Shuffle过程中的数据,也都是由Storage模块管理的.可以说,RDD实现了用户的逻辑,而Storage则管理了用户的数据.本章将讲解Storage模块的实现. 1.1     模块整体架构 org.apache.s…

一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr…

通过搭建和运行example,我们初步认识了spark. 大概是这么一个流程 ------------------------------                 ----------------------              ---------------------- | Application(spark shell) |   <=>       | Spark Master       |  <=>   |    Spark Slavers   | ----…

一.架构原理深度剖析 StreamingContext初始化时,会创建一些内部的关键组件,DStreamGraph,ReceiverTracker,JobGenerator,JobScheduler,DStreamGraph, 我们程序中定义很多DStream,中间用很多操作把这些DStream给串起来,这些DStream之间的依赖关系,就是所谓的DStreamGraph, 然后调用StreamingContext.start()方法: 调用StreamingContext.start()方法的…

1. spark 是什么? >Apache Spark 是一个类似hadoop的开源高速集群运算环境  与后者不同的是,spark更快(官方的说法是快近100倍).提供高层JAVA,Scala,PythonI ,R API接口.而且提tools:Spark SQL for SQL 处理结构化数据, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming. 2. spark streaming Spa…

继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的代码比较简单,它只有一个main函数,同时,和AppClient一样,它也有一个ClientEndpoint,只是两者的用途不一样. 1.Client Client中唯一的main方法如下: def main(args: Array[String]) { if (!sys.props.contain…