一.应用执行机制 一个应用的生命周期即,用户提交自定义的作业之后,Spark框架进行处理的一系列过程. 在这个过程中,不同的时间段里,应用会被拆分为不同的形态来执行. 1.应用执行过程中的基本组件和形态 Driver: 运行在客户端或者集群中,执行Application的main方法并创建SparkContext,调控整个应用的执行. Application: 用户自定义并提交的Spark程序. Job: 一个Application可以包含多个Job,每个Job由Action操作触发. Stag

Spark内部执行机制 1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架.主要由sparkcontext(spark上下文).cluster manager(资源管理器)和▪executor(单个节点的执行进程).其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理.executor是应用执行的主要进程,内部含有多个task线程以及内存空间.   图1 spark分布式部署图 详细流程图如下图2:     图2 详细流程图 (1) 应用程序在使用spark-s

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma

最近在学习es6的Promise,其中涉及到了Promsie的事件执行机制,因此总结了关于Promise的执行机制,若有错误,欢迎纠错和讨论. 在阮一峰老师的书中<es6 标准入门>对Promise的基础知识做出了详细的介绍,在此就不一一介绍了,直接开始整体,将Promsie中关于事件执行机制的问题与大家分享. 1.Promsie对象的创建以及执行顺序 创建方式:new Promise(function(resolve,reject){ //...} 这种方式在阮老师的书中指出该函数一旦创建,

一.Spark心跳概述 前面两节中介绍了Spark RPC的基本知识,以及深入剖析了Spark RPC中一些源码的实现流程. 具体可以看这里: Spark RPC框架源码分析(二)运行时序 Spark RPC框架源码分析(一)简述 这一节我们来看看一个Spark RPC中的运用实例--Spark的心跳机制.当然这次主要还是从代码的角度来看. 我们首先要知道Spark的心跳有什么用.心跳是分布式技术的基础,我们知道在Spark中,是有一个Master和众多的Worker,那么Master怎么知道每

实例分析 1.在浏览器中输入url地址后,会通过http协议发送给tomcat,tomacat收到请求后查看訪问的是哪个 webapplication(例如以下图的Struts2_0100_Introduction),tomcat把Struts2_0100_Introduction交给相应的 webapplication程序去处理. 2.之后会參考Struts2_0100_Introduction下的相应的web.xml文件,将请求交给Struts2Filter去处理 watermark/2/t

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

1 Overview 当第一次碰到 Spark,尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼,不禁要问,Checkpoint 到底是什么.所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么? 网上找到一篇文章,说到 Checkpoint,大概意思是检查点创建一个已知的节点,SQL Server 数据库引擎可以在意外关闭或崩溃后从恢复期间开始应用日志中包含的更改.所以你可以简单理解成 Checkpoint 是用来容错的,当错误发生的时候,可以迅速恢复的一种机制,这里就不展开讲

spark-sql 架构 图1 图1是sparksql的执行架构,主要包括逻辑计划和物理计划几个阶段,下面对流程详细分析. sql执行流程 总体流程 parser:基于antlr框架对 sql解析,生成抽象语法树 变量替换,通过正则表达式找出符合规则的字符串,替换成系统缓存环境的变量 SQLConf中的`spark.sql.variable.substitute`,默认是可用的:参考` SparkSqlParser` parser:将antlr的tree转成spark catalyst的Logi

spark任务在执行期间,有时候会遇到临时目录创建失败,导致任务执行错误. java.io.IOException: Failed to create local dir in -- spark执行过程的文件夹 spark创建临时文件机制 spark作为并行计算框架,同一个作业会被划分为多个任务在多个节点执行,reduce的输入可能存在于多个节点,因此需要shuffle将所有reduce的输入汇总起来:而shuffle时需要通过diskBlockManage将map结果写入本地,优先写入memo

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External

引言 相对Hadoop, Spark在处理需要迭代运算的机器学习训练等任务上有着很大性能提升,同时提供了批处理.实时数据处理.机器学习以及图算法等一站式的服务,因此最近大家一起来学习Spark,特别是MLLib. Spark中使用了RDD(Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集)抽象分布式计算,即使用RDD以及对应的transform/action等操作来执行分布式计算:并且基于RDD之间的依赖关系组成 lineage以及checkpoint等机制来保证

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal

 

注:本人是原作者,首发于并发编程网(您还有心跳吗?超时机制分析),此文结合那里的留言作了一些修改. 问题描述 在C/S模式中,有时我们会长时间保持一个连接,以避免频繁地建立连接,但同时,一般会有一个超时时间,在这个时间内没发起任何请求的连接会被断开,以减少负载,节约资源.并且该机制一般都是在服务端实现,因为client强制关闭或意外断开连接,server端在此刻是感知不到的,如果放到client端实现,在上述情况下,该超时机制就失效了.本来这问题很普通,不太值得一提,但最近在项目中看到了该机制的

Java 类反射机制分析 一.反射的概念及在Java中的类反射 反射主要是指程序可以访问.检测和修改它本身状态或行为的一种能力.在计算机科学领域,反射是一类应用,它们能够自描述和自控制.这类应用通过某种机制来实现对自己行为的描述和检测,并能根据自身行为的状态和结果,调整或修改应用所描述行为的状态和相关的语义. 在Java中的反射机制,被称为Reflection.(大家看到这个单词,第一个想法应该就是去开发文档中搜一下了.)它允许运行中的Java程序对自身进行检查,并能直接操作程序的内部属性或方法

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami

本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算.GraphX图计算.MLlib机器学习.Spark SQL.Tachyon文件系统.SparkR计算引擎等主要部件. Spark Streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序,要构建一个强大的Spark应用程序 ,spark  Streaming是一个值得借鉴的参考,spa

Linux信号(signal) 机制分析 [摘要]本文分析了Linux内核对于信号的实现机制和应用层的相关处理.首先介绍了软中断信号的本质及信号的两种不同分类方法尤其是不可靠信号的原理.接着分析了内核对于信号的处理流程包括信号的触发/注册/执行及注销等.最后介绍了应用层的相关处理,主要包括信号处理函数的安装.信号的发送.屏蔽阻塞等,最后给了几个简单的应用实例. [关键字]软中断信号,signal,sigaction,kill,sigqueue,settimer,sigmask,sigprocma

Java 动态代理机制分析及扩展,第 1 部分 王 忠平, 软件工程师, IBM 何 平, 软件工程师, IBM 简介: 本文通过分析 Java 动态代理的机制和特点,解读动态代理类的源代码,并且模拟推演了动态代理类的可能实现,向读者阐述了一个完整的 Java 动态代理运作过程,希望能帮助读者加深对 Java 动态代理的理解和应用. 引言 Java 动态代理机制的出现,使得 Java 开发人员不用手工编写代理类,只要简单地指定一组接口及委托类对象,便能动态地获得代理类.代理类会负责将所有的方法调

try-catch-finally中return的执行情况分析: 1.在try中没有异常的情况下try.catch.finally的执行顺序 try --- finally 2.如果try中有异常,执行顺序是try --- catch --- finally 3.如果try中没有异常并且try中有return这时候正常执行顺序是try ---- finally --- return 4.如果try中有异常并且try中有return这时候正常执行顺序是try----catch---finally-