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Spark架构 Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型.集群中运行Master进程的节点称为Master,同样,集群中含有Worker进程的节点为Slave.Master负责控制整个集群的运行:Worker节点相当于分布式系统中的计算节点,它接收Master节点指令并返回计算进程到Master:Executor负责任务的执行:Client是用户提交应用的客户端:Driver负责协调提交后的分布式应用. 在Spark应用的执行过程中,Driver和Worker是相互对应的.

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作者:仲浩   出处:<程序员>电子刊5月B   摘要:Spark立足内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制.与此同时,它也兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要. Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于

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