本文针对spark 2.0+版本 概述 spark 提供了一系列整个任务生命周期中各个阶段变化的事件监听机制,通过这一机制可以在任务的各个阶段做一些自定义的各种动作.SparkListener便是这些阶段的事件监听接口类 通过实现这个类中的各种方法便可实现自定义的事件处理动作. 自定义示例代码 import org.apache.spark.internal.Logging import org.apache.spark.scheduler.{SparkListenerApplicationSt

1. 请描述spark RDD原理与特征 RDD为Resilient Distributed Datasets缩写,译文弹性分布式数据集. 他是spark系统中的核心数据模型之一,另外一个是DAG模型. 它是“只读”,“分区”的数据集合.其类内部有5个部分组成: 1. 一组partition    partitions_ : Array[Partition] 2.每个partition的计算函数 通过诗选compute函数达到这个目的. 3.RDD依赖关系,新的RDD可以从已有的RDD转换而来,

Spark核心API----------------- [SparkContext] 连接到spark集群,入口点. [HadoopRDD] 读取hadoop上的数据, [MapPartitionsRDD] 针对父RDD的每个分区提供了函数构成的新类型RDD. [PairRDDFunctions] 对偶RDD函数类. 可用于KV类型RDD的附加函数.可以通过隐式转化得到. [ShuffleRDD] 从Shuffle中计算结果的RDD. [RDD] 是分区的集合. 弹性分布式数据集. 不可变的数据

随着对spark的了解,有时会觉得spark就像一个宝盒一样时不时会出现一些难以置信的新功能.每一个新功能被挖掘,就可以使开发过程变得更加便利一点.甚至使很多不可能完成或者完成起来比较复杂的操作,变成简单起来.有些功能是框架专门开放给用户使用,有些则是框架内部使用但是又对外暴露了接口,用户也可以使用的功能. 今天和大家分享的是两个监听器SparkListener和streamingListener,由于这两个监听器的存在使得很多功能的开发变得轻松很多,也使很多技术实现变得轻便很多. 结合我的使用

本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来 简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说 SparkContex

项目需要简单搭建openfire/spark/asmack的环境及程序demo,本文简单记录以免遗忘. 1.openfire/spark 是java编写的xmpp服务器及PC客户端,安装过程相当简单一直next:需要注意的是openfire中配置的域名,后续会作为客户端接入的地址,可以配置成你的局域网IP. 2.asmack是android下的smack报,即一个XMPP协议栈的客户端版本,记录如下: 应用启动后简历一个xmpp连接 con = new XMPPConnection("192.1

这一章要讲Spark Streaming,讲之前首先回顾下它的用法,具体用法请参照<Spark Streaming编程指南>. Example代码分析 val ssc = )); // 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址 val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort); // 对每一行数据执行Split操作 val words = lines.flatMap(_.split(" ")); // 统计w

作业执行 上一章讲了RDD的转换,但是没讲作业的运行,它和Driver Program的关系是啥,和RDD的关系是啥? 官方给的例子里面,一执行collect方法就能出结果,那我们就从collect开始看吧,进入RDD,找到collect方法. def collect(): Array[T] = { val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray) Array.concat(results: _*) } 它进行了

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3872785.html  SparkContext是应用启动时创建的Spark上下文对象,是一个重要的入口类.本文主要分析下在SparkContext类创建过程中进行的一些重要操作: 1.创建SparkConf对象 创建SparkConf对象来管理spark应用的属性设置.SparkConf类比较简单,是通过一个Hashap容器来管理key.value类型的属性.

1.下载OpenFire服务器,进行安装,参考http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2012/05/17/2506769.html 2.程序运行客户端:下载客户端代码并进行配置 选中项目-->点击“run configurations”进行配置,如下图所示: Main Class:org.jivesoftware.launcher.Startup: VM arguments:-Djava.library.path="${workspace_loc:spa

Spark Streaming揭秘 Day34 解析UI监听模式 今天分享下SparkStreaming中的UI部分,和所有的UI系统一样,SparkStreaming中的UI系统使用的是监听器模式.监听器模式是指,首先注册事件源,当事件或者数据发生改变时,监听器就会接收到这个改变,并对这种改变做出响应,监听器模式可以简单的理解为一种MVC的模式. SparkStreaming中的UI系统有两个非常的支持,就是处理时间process time和Batch等待时间Scheduler Delay.一

Spark Streaming揭秘 Day26 JobGenerator源码图解 今天主要解析一下JobGenerator,它相当于一个转换器,和机器学习的pipeline比较类似,因为最终运行在SparkCore上,作为应用程序,需要开发者提供一些信息才能够运行. 简述 JobGenerator这个类会负责从DStream中产生Jobs,同时进行checkpoint和清理数据. JobGenerator的核心是一个钟,这里采用反射生成,并提供给定时器,根据周期性触发事件 generateJob

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. Spark程序程序job的运行是通过actions算子触发的,每一个action算子其实是一个runJob方法的运行,详见文章 SparkContex源码解读(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5326678.html 1.Spark中Job的提交 以一个简单的runjob为例,源码如下: def runJobT, U: Unit = { val start = System.nanoTime //通过da

在Spark Standalone中我们所谓的Client,它的任务其实是由AppClient和DriverClient共同完成的.AppClient是一个允许app(Client)和Spark集群通信的中间人,接受master URL.app的信息.一个集群事件的监听器以及事件监听的回调函数,主要和Master交互App相关的信息,DriverClient主要用于和Master交互Driver相关的信息,比如启动.停止及运行状况等,本篇先介绍AppClient. 1.AppClient类主要字

1.为什么引入Backpressure 默认情况下,Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据,计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况,其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间, batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔.这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率,也就是数据处理能力低,在设置

SparkStreaming 源码分析 一节中从源码角度,描述了Streaming执行时代码的调用过程.下边就接收转化阶段过程再简单分析一下,为分析backpressure作准备. SparkStreaming的全过程分为两个阶段:数据接收转化阶段和Job产生与执行阶段.两个阶段通过数据接收转化阶段产生的Block联系在一起.下图是依据对基于Recevier的数据接收源转化部分源码分析所做. 数据接收转化过程可以分为如下几个关键步骤: Receiver接收外部数据流,其将接收的数据流交由Bloc

HistoryServer服务可以让用户通过Spark UI界面,查看历史应用(已经执行完的应用)的执行细节,比如job信息.stage信息.task信息等,该功能是基于spark eventlogs日志文件的,所以必须打开eventlogs日志开关,关于日志开关的打开和HistoryServer服务的启动方法这里不再讲述,下面进入正题 下面使用的spark版本是2.0.2 类结构图 Web相关  数据流相关  相关类及特质 WebUI Web Server服务中UI层次结构的最顶层.每一个We

最近看到有几个Github友关注了Streaming的监控工程--Teddy,所以思来想去还是优化下代码,不能让别人看笑话,是不.于是就想改在一下之前最丑陋的一个地方--任务提交 本博客内容基于Spark2.2版本~在阅读文章并想实际操作前,请确保你有: 一台配置好Spark和yarn的服务器 支持正常spark-submit --master yarn xxxx的任务提交 老版本 老版本任务提交是采用启动本地进程,执行脚本spark-submit xxx的方式做的.其中一个关键的问题就是获得提

1. SparkContext概述 注意:SparkContext的初始化剖析是基于Spark2.1.0版本的 Spark Driver用于提交用户应用程序,实际可以看作Spark的客户端.了解Spark Driver的初始化,有助于读者理解用户应用程序在客户端的处理过程. Spark Driver的初始化始终围绕着SparkContext的初始化.SparkContext可以算得上是所有Spark应用程序的发动机引擎,轿车要想跑起来,发动机首先要启动.SparkContext初始化完毕,才能向

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC

1. 任务概述 任务提交与执行过程: 1) build operator DAG:此阶段主要完成RDD的转换及DAG的构建: 2) split graph into stages of tasks:此阶段主要完成finalStage的创建与Stage的划分,做好Stage与Task的准备工作后,最后提交Stage与Task: 3) launch tasks via cluster manager:使用集群管理器(Cluster manager)分配资源与任务调度,对于失败的任务还会有一定的重试与