spark踩坑--WARN ProcfsMetricsGetter: Exception when trying to compute pagesize的最全解法 问题描述 大概是今年上半年的时候装了spark(windows环境/spark-3.0.0-preview2/hadoop2.7),装完环境之后就一直没管,今天用的时候出现了这个错误: 20/12/17 12:06:34 ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the

1.准备工作 1.1 安装spark,并配置spark-env.sh 使用spark-shell前需要安装spark,详情可以参考http://www.cnblogs.com/swordfall/p/7903678.html 如果只用一个节点,可以不用配置slaves文件,spark-env.sh文件只需配置为master_ip和local_ip两个属性 spark-env.sh添加如下配置: export SPARK_MASTER_IP=hadoop1 export SPARK_LOCAL_I

上篇文章<  Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交 >介绍了DAGScheduler的Stage划分算法. 本文继续分析Stage被封装成TaskSet,并将TaskSet提交到集群的Executor执行的过程 在DAGScheduler的submitStage方法中,将Stage划分完成,生成拓扑结构,当一个stage没有父stage时候,会调用DAGScheduler的submitMissingTasks方法来提交该stage包含tasks. 首先来分析一

  第1章 Spark 整体概述 1.1 整体概念   Apache Spark 是一个开源的通用集群计算系统,它提供了 High-level 编程 API,支持 Scala.Java 和 Python 三种编程语言.Spark 内核使用 Scala 语言编写,通过基于 Scala 的函数式编程特性,在不同的计算层面进行抽象,代码设计非常优秀. 1.2 RDD 抽象   RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,它是对分布式数据集的一种内存抽象,通

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

一.引子 在Worker Actor中,每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程,Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么到底是如何分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 下面主要介绍一下Spark

一.简介 于Worker Actor于,每次LaunchExecutor这将创建一个CoarseGrainedExecutorBackend流程.Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么究竟是怎样分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 以下主要介绍一下Spark

本課主題 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 [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 Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 EcecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Exec

Spark RDD深度解析-RDD计算流程 摘要  RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心数据结构,所有数据计算操作均基于该结构进行,包括Spark sql .Spark Streaming.理解RDD有助于了解分布式计算引擎的基本架构,更好地使用Spark进行批处理与流计算.本文以Spark2.0源代码为主,对RDD的生成.计算流程.加载顺序等作深入的解析. RDD印象 直观上,RDD可理解为下图所示结构,即RDD包含多个Partition(分

Spark Shuffle原理解析 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题?运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1, 数据量非常大: 2, 数据如何分类,即如何Partition,Hash.Sort.钨丝计算: 3, 负载均衡(数据倾斜): 4, 网络传输效率,需要在压缩和解压缩之间做出权

本课主题 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 ExecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Executor: 第三步:通过发送 RegisterExecutor 向 Driver 注册 E

Spark Executor 工作原理: 1. 在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor,其实质是注册ExecutorBackend实例,和Executor实例之间没有直接关系 2. CoarseGrainedExecutorBackend 是 Executor 运行所在的进程名称,Executor才是真正处理Task的对象.Executor内部是通过线程池的方式来完成Task的计算的 3. CoarseGrainedExecutorBa

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库.矩阵库和向量库: 算法库:包含广义线性模型.推荐系统.聚类.决策树和评估的算法: 实用程序:包括测试数据的生成.外部数据的读入等功能. MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPAC

从两方面来阐述spark的组件,一个是宏观上,一个是微观上. 1. spark组件 要分析spark的源码,首先要了解spark是如何工作的.spark的组件: 了解其工作过程先要了解基本概念 官方罗列了一些概念: Term Meaning Application User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. Application jar A jar contain

引导 Windows环境下JvisulaVM一般存在于安装了JDK的目录${JAVA_HOME}/bin/JvisualVM.exe,它支持(本地和远程)jstatd和JMX两种方式连接远程JVM. jstatd (Java Virtual Machine jstat Daemon)——监听远程服务器的CPU,内存,线程等信息 JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展)是一个为应用程序.设备.系统等植入管理功能的框架.JMX可以跨越一系列异构操作系统平台.

使用 JvisualVM,需要先配置 java 的启动参数 jmx 正常情况下,如下配置 -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Djava.rmi.server.hostname=<ip> -Dcom.sun.management.jmxremote.port=<port> 然

1 Spark源码定制选择从Spark Streaming入手  我们从第一课就选择Spark子框架中的SparkStreaming. 那么,我们为什么要选择从SparkStreaming入手开始我们的Spark源码版本定制之路? 有下面几个方面的理由: 1)Spark大背景 Spark 最开始没有我们今天看到的Spark Streaming.GraphX.Machine Learning.Spark SQL和Spark R等相关子框架内容,最开始就只有很原始的Spark Core.我们要做Sp

========== Spark 通信架构 ========== 1.spark 一开始使用 akka 作为网络通信框架,spark 2.X 版本以后完全抛弃 akka,而使用 netty 作为新的网络通信框架.最主要原因:spark 对 akka 没有维护,需要 akka 更新,spark 的发展受到了 akka 的牵制,akka 版本之间无法通信,即 akka 兼容性问题.2.RpcEnv:RPC 上下文环境,每个 Rpc 端点运行时依赖的上下文环境称之为 RpcEnv.类似于 SparkC

前言: Spark Application的运行架构由两部分组成:driver program(SparkContext)和executor.Spark Application一般都是在集群中运行,比如Spark Standalone,YARN,mesos,这些集群给spark Application提供了计算资源和这些资源管理,这些资源既可以给executor运行,也可以给driver program运行.根据Spark Application的driver program是否在资源集群中运行

一.Spark 运行架构 Spark 运行架构如下图: 各个RDD之间存在着依赖关系,这些依赖关系形成有向无环图DAG,DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG,进行Stage划分,划分的规则很简单,从后往前回溯,遇到窄依赖加入本stage,遇见宽依赖进行Stage切分.完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler.TaskScheduler 负责具体的task调度,在Worker节点上启动ta

一.Eclipse(scala IDE)开发local和cluster (一). 配置开发环境 要在本地安装好java和scala.  由于spark1.6需要scala 2.10.X版本的.推荐 2.10.4,java版本最好是1.8.所以提前我们要需要安装好java和scala并在环境变量中配置好. 下载scala IDE for eclipse安装 连接:http://scala-ide.org/download/sdk.html  打开ide新建scala project  点击file