Spark的一站式解决方案,非常之具有吸引力,毕竟啊,任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本. 当然,Spark并没有以牺牲性能为代价.相反,在性能方面,Spark具有很大的优势. Spark凭借以下的优点在众多的大数据分析处理平台中脱引而出. 1.速度快.与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上:而基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.

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

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

MapReduce中的Shuffle 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量. Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介于Map phase和Reduce phase之间,当Map的输出结果要被Reduce使用时.输出结果须要按key哈希.而且分发到每个Reducer上去.这个过程就是shuffle.因为shu

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

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

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一

1.要想明白spark application调度机制,需要回答一下几个问题: 1.谁来调度? 2.为谁调度? 3.调度什么? 3.何时调度? 4.调度算法 前四个问题可以用如下一句话里来回答:每当集群资源发生变化时(包含master主备切换),active master 进程为所有已注册的并且没有调度完毕的application调度Worker节点上的Executor进程. 集群资源发生变化是什么意思呢?这里的集群资源指的主要是cores的变化,注册/移除Executor进程使得集群的free

一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part

RDD渊源 弹性分布式数据集(RDD).它是MapReduce模型一种简单的扩展和延伸.RDD为了实现迭代.交互性和流查询等功能,须要保证RDD具备在并行计算阶段之间能够高效地数据共享的功能特性.RDD运用高效的数据共享概念和相似于MapReduce的操作方式,使得全部的计算工作能够有效地运行,并能够在当前特定的系统中获得关键性的优化. RDD是一种有容错机制的特殊集合,能够分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式.进行各种并行操作.能够将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合,它提供了一种

作者:十一喵先森 链接:https://juejin.im/post/5e1c414fe51d451cad4111d1 来源:掘金 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 对上文的总结 Spark 任务调度概述 一个Spark应用程序包括Job.Stage以及Task三个概念:  Job是以Action方法为界,遇到一个Action方法则触发一个Job:  Stage是Job的子集,以RDD宽依赖(即Shuffle)为界,遇到Shuffle做一次划分:  Ta

对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)  shuffle基本概念与常见实现方式 shuffle,是一个算子,表达的是多对多的依赖关系,在类MapReduce计算框架中,是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带,即每个Reduce Task从每

Spark数据分区调研 Spark以textFile方式读取文件源码 textFile方法位于 spark-core_2.11/org.apache.spark.api.java/JavaSparkContent.scala 参数分析: path       :String是一个URI,可以是HDFS.本地文件.或者其他Hadoop支持的文件系统 minPartitions:用于指定分区数,具体代码如下, 其中,defaultParallelism对应的就是spark.default.paral

摘要:      Sprak Streaming属于Saprk API的扩展,支持实时数据流(live data streams)的可扩展,高吞吐(hight-throughput) 容错(fault-tolerant)的流处理.可以接受来自KafKa,Flume,ZeroMQ Kinesis  Twitter或TCP套接字的数据源,处理的结果数据可以存储到文件系统 数据库 现场dashboards等.   DStream编程模型 Dstream是Spark streaming中的高级抽象连续数

park Streaming--实战篇 摘要:      Sprak Streaming属于Saprk API的扩展,支持实时数据流(live data streams)的可扩展,高吞吐(hight-throughput) 容错(fault-tolerant)的流处理.可以接受来自KafKa,Flume,ZeroMQ Kinesis  Twitter或TCP套接字的数据源,处理的结果数据可以存储到文件系统 数据库 现场dashboards等.   DStream编程模型 Dstream是Spar

 Spark 内部管理机制 Spark的内存管理自从1.6开始改变.老的内存管理实现自自staticMemoryManager类,然而现在它被称之为"legacy". "Legacy" 默认已经被废弃掉了,它意味着相同的代码在1.5版本与1.6版本的输出结果将会不同.需要注意的是,出于兼容性的考虑,你依旧可以使用"legacy",通过设置spark.memory.useLegacyMode改变. 自从spark1.6版本开始,内存管理将实现自Un

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