一.前述 RDD之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖. Spark中的Stage其实就是一组并行的任务,任务是一个个的task . 二.具体细节 窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的.或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的.不会有shuffle的产生.父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap

Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用,子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1),与数据规模无关) 相应的,宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个

目录 1.Docker的底层原理 2.Docker中常用的基本概念 3.run命令的运行流程 4.为什么Docker比VM快 Docker架构图: 我们依照Docker架构图进行Docker基础概念的说明. 1.Docker的底层原理 Docker是一个Client-Server结构的系统,Docker守护进程运行在主机上,然后通过Socket连接从客户端访问,守护进程从客户端接受命令并管理运行在主机上的容器.容器是一个运行时环境,就好比是我们前面说到的集装箱. 例如架构图中的客户端(Clien

前端路由是直接找到与地址匹配的一个组件或对象并将其渲染出来.改变浏览器地址而不向服务器发出请求有两种方式: 1. 在地址中加入#以欺骗浏览器,地址的改变是由于正在进行页内导航 2. 使用H5的window.history功能,使用URL的Hash来模拟一个完整的URL.

面试时被问到spark RDD的宽窄依赖,虽然问题很简单,但是答得很不好.还是应该整理一下描述,这样面试才能答得更好. 看到一篇很好的文章,转载过来了.感觉比<spark技术内幕>这本书讲的好多了. 原文链接:https://www.jianshu.com/p/5c2301dfa360 1.窄依赖 窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用,子RDD分区通常只对应常数个父RDD分区,如下图所示[其中每个小方块代表一个RDD Partition]   窄依赖有分为两种: 一种是一对一

Spark简介 Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.下面我们一起来看下spark的底层执行原理. Spark运行流程 具体运行流程如下: SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Exec

目录 操作系统底层原理 网络通信原理 网络基础架构 局域网与交换机/网络常见术语 OSI七层协议 TCP/IP五层模型讲解 Python中Socket模块解读 TCP协议和UDP协议 操作系统底层原理 操作系统:(Operating System,简称OS)是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序,是直接运行在"裸机"上的最基本的系统软件,任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行. 注:计算机(硬件)->os->应用软件 网络通信原理 互联网的本质就是一系列的网络协

一.内核剖析 1.内核模块 1.Application 2.spark-submit 3.Driver 4.SparkContext 5.Master 6.Worker 7.Executor 8.Job 9.DAGScheduler 10.TaskScheduler 11.ShuffleMapTask and ResultTask 2.图解 自己编写的Application,就是我们自己写的程序,拷贝到用来提交spark应用的机器,使用spark-submit提交这个Application,提交

目录 RDD概述 RDD的内部代码 案例 小总结 转换.行动算子 宽.窄依赖 Reference 本文介绍一下rdd的基本属性概念.rdd的转换/行动操作.rdd的宽/窄依赖. RDD:Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集,是Spark中的基本抽象. RDD表示可以并行操作的元素的不变分区集合. RDD提供了许多基本的函数(map.filter.reduce等)供我们进行数据处理. RDD概述 通常来说,每个RDD有5个主要的属性组成: 分区列表. RDD

== 转载 == http://blog.csdn.net/houmou/article/details/52531205 Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及

spark中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /** * Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) t

介绍 left join的实现效果就是保留左表的全部信息,将右表往左表上拼接,如果拼不上则为NULL. 除了left join以外,还有inner join.outer join.right join等,文章不介绍其他连接的具体效果,主要讲解join的底层原理是如何实现的?具体效果是怎样呈现的? 只有懂得了底层原理,才能更好的写出性能优越的SQL脚本,提高SQL的执行速度. join主要有3种方式,具体为: Nested Loop -- 嵌套循环,细分为以下3种连接方式: Simple Nest

RDD 宽窄依赖 RDD之间有一系列的依赖关系, 可分为窄依赖和宽依赖 窄依赖 从 RDD 的 parition 角度来看 父 RRD 的 parition 和 子 RDD 的 parition 之间的关系是一对一的 (或 者是多对一的). 不会有 shuffle 产生 宽依赖 父 RRD 的 parition 和 子 RDD 的 parition 之间的关系是一对多的 会产生shuffle 理解图 对stage(阶段)划分的影响 DAGSchedular 根据依赖类型切割RDD划分stage,

关于 ReentrantLock 中锁 lock() 和解锁 unlock() 的底层原理浅析 如下代码,当我们在使用 ReentrantLock 进行加锁和解锁时,底层到底是如何帮助我们进行控制的啦? static Lock lock = new ReentrantLock(); public static void main(String[] args) { // 使用两个线程模拟多线程执行并发 new Thread(() -> doBusiness(), "Thread-1"

spark中要将计算结果取回driver,有两种方式:collect和take,这两种方式有什么差别?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return an array that contains all of the elements in this RDD. * * @note This method should only be used if the resulting array is expected to be small, as * all

在介绍Spark中的任务和资源之前先解释几个名词: Dirver Program:运行Application的main函数(用户提交的jar包中的main函数)并新建SparkContext实例的程序,称为驱动程序,通常用SparkContext代表驱动程序(任务的驱动程序). Cluster Manager:集群管理器是集群资源管理的外部服务.Spark上现在主要有Standalone.YARN.Mesos3种集群资源管理器.Spark自带的Standalone模式能满足绝大部分 Spark计

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

首先是一张Spark的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点.2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信.dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用程序 一.Application ap