spark应用涉及的一些基本概念: 1.mater:主要是控制.管理和监督整个spark集群 2.client:客户端,将用应用程序提交,记录着要业务运行逻辑和master通讯. 3.sparkContext:spark应用程序的入口,负责调度各个运算资源,协调各个work node上的Executor.主要是一些记录信息,记录谁运行的,运行的情况如何等.这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkContext的原因了. 4.Driver Program:每个应用的主要管理者,每个应用的老大

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

07.Spark集群的进程管理 7.1 概述 Spark standalone集群模式涉及master和worker两个守护进程.master进程是管理节点,worker进程是工作节点.spark提供了很多方便启动或停止进程的脚本,风格和hadoop相似. 7.2 启动脚本 #启动所有spark进程包括master和worker,该命令在maste节点执行 $>start-all.sh #启动Master进程,该命令需要在master节点执行 $>start-master.sh #启动所有wo

查看spark是否有僵尸进程,有的话,先杀掉.可以使用下面命令yarn application -listyarn application -kill <jobid>

必须条件: 在进程列表的下面,有个show processes in all sessions,把它勾上就能看到了 . VS中附加进程的方式调试IIS页面,以及设置断点无效问题解决 以前调试网站的时候都习惯是直接在解决方案中右键调试——启动新实例,后来发现这样的缺点有: 1.启动比较慢: 2.一些浏览器的request参数无法带入: 3.不特殊指定启动url的话,VS会将页面加载到localhost,如http://localhost/test.aspx : 这样的话通过域名加载的共享的cook

FindWindow(lpClassName,        {窗口的类名}lpWindowName: PChar {窗口的标题}): HWND;              {返回窗口的句柄; 失败返回 0} //FindWindowEx 比 FindWindow 多出两个句柄参数:FindWindowEx(Parent: HWND;     {要查找子窗口的父窗口句柄}Child: HWND;      {子窗口句柄}ClassName: PChar; {}WindowName: PChar 

在Spark中利用map-reduce或者spark sql分析了数据之后,我们需要将结果写入外部文件系统. 本文,以向Hbase中写数据,为例,说一下,Spark怎么向Hbase中写数据. 首先,需要说一下,下面的这个方法. foreach (func) 最通用的输出操作,把func作用于从map-reduce生成的每一个RDD(spark  sql生成的DataFrame可转成RDD). 注意:这个函数是在运行spark程序的driver进程中执行的. 下面跟着思路,看一下,怎么优雅的向Hb

一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr

Spark性能调优:广播大变量broadcast 原文链接:https://blog.csdn.net/leen0304/article/details/78720838 概要 有时在开发过程中,会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景(尤其是大变量,比如100M以上的大集合),那么此时就应该使用Spark的广播(Broadcast)功能来提升性能. 在算子函数中使用到外部变量时,默认情况下,Spark会将该变量复制多个副本,通过网络传输到task中,此时每个task都有一个变量副本.如果变量本

本文以Spark执行模式中最常见的集群模式为例,详细的描述一下Spark程序的生命周期(YARN作为集群管理器). 1.集群节点初始化 集群刚初始化的时候,或者之前的Spark任务完成之后,此时集群中的节点都处于空闲状态,每个服务器(节点)上,只有YARN的进程在运行(环境进程不在此考虑范围内),集群状态如下所示: 每个节点服务器上都有一个YARN的管理器进程在检测着服务器的状态.蓝色的是YARN主节点. 2.创建Spark驱动器进程 如上图所示,客户端将程序包(jar包或代码库)提交到集群管理

本課主題 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Wo

1. 什么是Task? 在前面的章节里描写叙述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系能够这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,如今要构建一个能完毕任务的集群,须要申报的是这次须要多少个Executor

1. 什么是Task? 在前面的章节里描述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系可以这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,现在要构建一个能完成任务的集群,需要申报的是这次需要多少个Executor(可

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15fc03d810102wto0.html 1．驱动器节点(Driver) Spark的驱动器是执行开发程序中的 main方法的进程.它负责开发人员编写的用来创建SparkContext.创建 RDD,以及进行 RDD 的转化操作和行动操作代码的执行.如果你是用spark shell,那么当你启动 Spark shell的时候,系统后台自启了一个 Spark 驱动器程序,就是在Spark shell 中预加载的一个叫作 sc

本课主题 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Worker 接收这个 LaunchDriver 然后创建一个新的 DriverRunner

spark的主要组件和进程       driver (进程):     我们编写的spark程序就在driver上,由driver进程执行       master(进程):     主要负责资源的调度和分配,还有集群的监控       worker(进程):     主要负责     1.用自己的内存 存储RDD的某个或某些partition:     2.启动其它进程和线程,对RDD上的partition进行版型的处理和计算       executor(进程):     负责对RDD的p

本期内容 : ReceivedBlockTracker容错安全性 DStreamGraph和JobGenerator容错安全性 Driver的安全性主要从Spark Streaming自己运行机制的角度考虑的,如对源数据保存方面使用了WAL方式,驱动层面的容错安全主要使用的是CheckPoint , 但是仅仅是WAL和CheckPoint在生成环境下不是完全足够的. Spark Streaming 的Driver容错为什么是这两个方面 : 1. ReceiverBlockTracker主要管理整

Ubuntu中产生zombie进程让人很懊恼啊.Windows中在任务管理器里直接找到无响应的进程并结束他就行了,但是ubuntu中需要用命令去解决. System information as of Wed May 28 16:07:18 CST 2014 System load: 0.28 Processes: 205 Usage of /home: 1.2% of 72.15GB Users logged in: 1 Memory usage: 14% IP address for eth

Master和Worker是执行任务之前存在的进程 (类似于公司) Driver和Excutor是任务执行之后存在的进程(类似于公司接到项目后才成立的项目小组) 启动步骤: 启动Master资源管理进程和Work进程 有任务来执行时会启动Driver进程,然后向Master资源管理进程进行注册并申请资源 Master资源管理进程分配资源给Worker进程 Work进程开启Executor进程, Worker进程向Master进程报告Executor的状态 Executor(持有Driver对象引

fuser 概述 fuser命令是用来显示所有正在使用着指定的file, file system 或者 sockets的进程信息. 例一: #fuser –m –u /mnt/usb1 /mnt/usb1:  1347c(root)  1348c(guido)  1349c(guido) 在例子一中,使用了-m和-u选项,用来查找所有正在使用/mnt/usb1的所有进程的PID已经该进程的OWNER,如1347c(root),其中1347是进程PID,root是该进程的OWNER. fuser会