6.5  memoryMode

作为分布式应用,Spark的数据存储在不同机器上.这就涉及到数据的传输,元数据的管理等内容.而且由于Spark可以利用内存和磁盘作为存储介质,这还涉及到了内存和磁盘的数据管理. Spark存储体系架构 Spark存储(主要由BlockManager来完成)主要完成了写入数据块,如果需要备份数据块,则将数据块写入其他节点:读取数据块,如果当前节点不含有数据块,则从其他节点获取数据块:向Driver节点注册自身的BlockManager,以及上报其所管理的数据块信息. Spark使用BlockInf

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述 先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结 做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析

6.1 block存储体系 存储体系架构图 6.2 block 信息信息管理器 6.2.2 bock锁的实现 6.3 磁盘block管理 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information

一.概述 根据<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书,结合最新的spark源代码master分支进行源码阅读,对新版本的代码加上自己的一些理解,如有错误,希望指出. 1.块管理器BlockManager的实现 块管理器是Spark存储体系的核心组件,Driver Application和Executor都会创建BlockManager,源代码位置在core/org.apache.spark.storage,部分代码如下. private[spark] val externalShuff

天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物.——<易经> 本章导读 Spark的初始化阶段.任务提交阶段.执行阶段,始终离不开存储体系. Spark为了避免Hadoop读写磁盘的I/O操作成为性能瓶颈,优先将配置信息.计算结果等数据存入内存,极大的提升了系统的执行效率. 4.1 存储体系的概述 4.1.1 块管理器BlockManager的实现 块管理器BlockManager是Spark存储体系中的核心组件,Driver Application和Executor都会创建BlockMana

一.了解hbase的存储体系. hbase的存储体系核心的有Split机制,Flush机制和Compact机制. 1.split机制 每一个hbase的table表在刚刚开始的时候,只有一个region,随着数据的不断插入到表中,region开始增大,当增大到一定的阀值以后,region就会等分两个新的region. 当table表中的行数越多,就会有越来越多的region. region是hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元,相当于HDFS中的block. 2.Flush机制 HStor

目录 整体架构 存储相关类 应用启动时 增删改后更新元数据 获取数据存放位置 数据块的删除 RDD存储调用 数据读取 数据写入 cache & checkpoint Reference 记录一下Spark的存储相关内容 @ Spark虽说是计算引擎,但存储也是比较重要的一块. 在cache和shuffle等地方用到了存储,存储介质包括有内存和磁盘. 整体架构 Spark存储采用主从模式(Master/Slave),模块间使用RPC进行通信. Master负责运行期间数据块元数据的管理和维护. S

GPU是一个外围设备,本来是专门作为图形渲染使用的,但是随着其功能的越来越强大,GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心.但不同于CPU的架构设计,GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理.而大规模的并行计算,离不开大规模的数据传输,只有深入了解了GPU的存储体系,才能真正发挥GPU的威力,写出高性能的软件产品.但是由于GPU存储体系相关的资料非常少,加之非常分散,所以在看了大量的零散资料后,想通过这篇文章,总结一下关于GPU存储相关的知识点,以期达到加深理解的目的.

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

底理解Spark,能够分为以下几个层次. 1 Spark基础篇 1.1 Spark生态和安装部署 在安装过程中,理解其基本操作步骤. 安装部署 Spark安装简单介绍 Spark的源代码编译 Spark Standalone安装 Spark Standalone HA安装 Spark应用程序部署工具spark-submit Spark生态 Spark(内存计算框架) SparkSteaming(流式计算框架) Spark SQL(ad-hoc) Mllib(Machine Learning) G

新手刚开始学习比较迷茫,参考下面,然后找相关资料学习 1 Spark基础篇      1.1 Spark生态和安装部署          在安装过程中,理解其基本操作步骤.          安装部署            Spark安装简介            Spark的源码编译            Spark Standalone安装            Spark Standalone HA安装            Spark应用程序部署工具spark-submit      

Volume.PV.PVC.StorageClass由来 先思考一个问题,为什么会引入Volume这样一个概念? " 答案很简单,为了实现数据持久化,数据的生命周期不随着容器的消亡而消亡. " 在没有介绍Kubernetes Volume之前,先来回顾下Docker Volume,Docker Volume常用使用方式有两种, volumes通过这种方式,Docker管理宿主机文件系统的一部分,默认位于/var/lib/docker/volumes目录中,由于在创建时没有创建指定数据卷

8.初始化管理器BlockManager 无论是Spark的初始化阶段还是任务提交.执行阶段,始终离不开存储体系.Spark为了避免Hadoop读写磁盘的I/O操作成为性能瓶颈,优先将配置信息.计算结果等数据存入内存,这极大地提升了系统的执行效率.正是因为这一关键决策,才让Spark能在大数据应用中表现出优秀的计算能力.BlockManager是在sparkEnv中被创建的,代码如下: 8.1 存储体系概述 8.1.1 块管理器BlockManager的实现 块管理器BlockManager是S

记录自己学习研究 Spark 的探索过程,为后续总结奠定基础. 本文代码研究以 Spark 2.3.0 源代码为基准,如果看本文,请阅读时,下载对应的 Spark 版本. 图1 伯克利的数据分析软件栈BDAS(Berkeley Data Analytics Stack) 这里要先说BDAS(伯克利数据分析栈),是伯克利大学的AMPLab打造的用于大数据的分析的一套开源软件栈,这其中包括了这两年火的爆棚的Spark(Spark Core.Spark SQL.Spark Streaming.MLLi

触发Spark scheduler的入口是调用者代码中的action操作,如groupByKey,first,take,foreach等操作.这些action操作最终会调用SparkContext.runJob方法,进而调用DAGScheduler.runJob方法,从而被spark所调度使用. 用户在编写Spark程序时,每次调用transformation操作,都会生成一个新的rdd,rdd主要包含了对之前的rdd的依赖关系,新rdd的分区规则和分区个数.聚合方法等.Spark通过这种方法最

上篇文章 spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析 重点剖析了 Spark的存储体系.从本篇文章开始,剖析Spark作业的调度和计算体系. 在说DAG之前,先简单说一下RDD. 对RDD的整体概括 文档说明如下: RDD全称Resilient Distributed Dataset,即分布式弹性数据集.它是Spark的基本抽象,代表不可变的可分区的可并行计算的数据集. RDD的特点: 1. 包含了一系列的分区 2. 在每一个split上执行函数计算 3. 依赖于其他的RDD 4.

如下,是 spark 源码分析系列的一些文章汇总,持续更新中...... Spark RPC spark 源码分析之五--Spark RPC剖析之创建NettyRpcEnv spark 源码分析之六--Spark RPC剖析之Dispatcher和Inbox.Outbox剖析 spark 源码分析之七--Spark RPC剖析之RpcEndPoint和RpcEndPointRef剖析 spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClie

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

SparkContext可以说是Spark应用的发动机引擎,Spark Drive的初始化围绕这SparkContext的初始化. SparkContext总览 sparkcontxt的主要组成部分 sparkEnv:spark运行环境,Executor是处理任务的执行器,依赖于SparkEnv的环境.Driver中也包含SparkEnv,为了保证Local模式下任务执行.此外,SparkEnv还包含serializerManager.RpcEnv.BlockManager.mapOutputT