一.简介 Pipeline管道计算模式:只是一种计算思想,在数据处理的整个流程中,就想水从管道流过一下,是顺序执行的. 二.特点 1.数据一直在管道中,只有在对RDD进行持久化[cache,persist...]或shuffle write时才会落地. 2.管道中的处理也是懒加载的,只有遇到action算子之后才会执行. 三.代码验证 package big.data.analyse.scala.pipeline import org.apache.log4j.{Level, Logger} i

Spark工作机制 主要模块 调度与任务分配 I/O模块 通信控制模块 容错模块 Shuffle模块 调度层次 应用 作业 Stage Task 调度算法 FIFO FAIR(公平调度) Spark应用执行机制 总览 Spark应用提交后经历了一系列的转换,最后成为Task在每个节点上执行. RDD的Action算子触发Job的提交,提交到Spark中的Job生成RDD DAG 由DAGScheduler转化为Stage Dage 每个Stage中产生相应的Task集合 TaskSchedule

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j

  Spark SQL中的Catalyst 的工作机制 答:不管是SQL.Hive SQL还是DataFrame.Dataset触发Action Job的时候,都会经过解析变成unresolved的逻辑执行计划,然后利用元数据信息对unresolved的逻辑执行计算进行分析,得到逻辑执行计划,然后对逻辑执行计划进行优化,得到优化后的逻辑执行计划,然后利用优化后的逻辑执行计划生成多个物理执行计划,利用cost model分别对所有的物理执行计划进行测试看看哪个性能更好,然后选出性能最好的物理执行计

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma

本篇为rsync官方推荐文章How Rsync Works的翻译,主要内容是Rsync术语说明和简单版的rsync工作原理.本篇没有通篇都进行翻译,前言直接跳过了,但为了文章的完整性,前言部分的原文还是保留了. How Rsync WorksA Practical Overview Foreword The original Rsync technical report and Andrew Tridgell's Phd thesis (pdf) Are both excellent docum

Spark内部执行机制 1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架.主要由sparkcontext(spark上下文).cluster manager(资源管理器)和▪executor(单个节点的执行进程).其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理.executor是应用执行的主要进程,内部含有多个task线程以及内存空间.   图1 spark分布式部署图 详细流程图如下图2:     图2 详细流程图 (1) 应用程序在使用spark-s

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

parse(self,response):当请求url返回网页没有指定回调函数,默认的Request对象的回调函数,用来处理网页返回的response,和生成的Item或者Request对象 以下分析一下parse()方法的工作机制: 1.因为使用的yield,而不是return,parse函数将会当做一个生成器使用,scrapy会注意调用parse方法中生成的结果,并且判断该结果是一个什么样的类型 2.如果是request则会加入爬取队列中,如果是item类型则会使用pipeline处理,其他

MapRdeuce&Yarn的工作机制 一幅图解决你所有的困惑 那天在集群中跑一个MapReduce的程序时,在机器上jps了一下发现了每台机器中有好多个YarnChild.困惑什么时YarnChild,当程序跑完后就没有了,神奇.后来百度了下,又问问了别的大佬.原来是这样 什么是YarnChild: 答:MrAppmaster运行程序时向resouce manager 请求的maptask/reduceTask.也是运行程序的容器.其实它就是一个运行程序的进程. 图解说下: hadoop1版本

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一

当我们讨论rsync时,我们使用了一些特殊的术语来代表不同的进程以及它们在任务执行过程中所扮演的角色.人类为了更方便.更准确地交流,使用同一种语言是非常重要的:同样地,在特定的上下文环境中,使用固定的术语来描述相同的事情也是非常重要的.在Rsync邮件列表中,经常会有一些人对role和processes产生疑惑.出于这些原因,我将定义一些在未来会使用的关于role和process的术语. client role client(客户端)会启动同步进程. server role client本地传输

三.MapReduce 1.Shuffle及其优化☆ Shuffle是Map方法之后,Reduce方法之前,混洗的过程 Map-->getPartition(标记数据的分区)-->对应的环形缓冲区(一侧存数据,一侧存索引,默认大小为100M,达到80%时进行反向溢写以提高空间利用率) (溢写前需要对数据进行排序,默认快排,对key的索引排序,按照字典顺序排)(会产生大量的溢写文件) [如何对溢写文件进行排序]:按照指定分区进行归并排序 优化: 环形缓冲区调整为200m,反向溢写的比例达到90+

HDFS 内部工作机制 HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode (Secondary Namenode) NameNode 负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件块(Block) 文件会按照固定的大小(默认 128 M)切成若干文件块(Block)后分布式存储在若干台 DataNode 服务器上 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的 DataNode 服务器上 DataNode 会定期向 NameNode 汇报自身所保存的文件块(Block

最近工作上有碰到sensor的相关问题,正好分析下其流程作个笔记. 这个笔记分三个部分: sensor硬件和驱动的工作机制 sensor 上层app如何使用 从驱动到上层app这中间的流程是如何 Sensor硬件和驱动的工作机制 先看看Accerometer +Gyro Sensor的原理图: 总结起来分四个部分(电源,地,通信接口,中断脚).电源和地与平台和芯片本身有关系,与我们分析的没有多少关系,根据sensor的特性保证sensor正常工作的上电时序.关于通信接口,sensor与ap之间通

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

Java的IO类都在java.io包下,这些类大致可分为以下4种: 基于字节操作的 I/O 接口:InputStream 和 OutputStream 基于字符操作的 I/O 接口:Writer 和 Reader 基于磁盘操作的 I/O 接口:File 基于网络操作的 I/O 接口:Socket 1 IO类库的基本结构 1.1 基于字节操作的IO接口 基于字节操作的IO接口分别是InputStream和OutputStream,InputStream的类结构图如下所示: 同InputStream

malloc()工作机制 malloc函数的实质体现在,它有一个将可用的内存块连接为一个长长的列表的所谓空闲链表.调用malloc函数时,它沿连接表寻找一个大到足以满足用户请求所需要的内存块.然后,将该内存块一分为二(一块的大小与用户请求的大小相等,另一块的大小就是剩下的字节).接下来,将分配给用户的那块内存传给用户,并将剩下的那块(如果有的话)返回到连接表上.调用free函数时,它将用户释放的内存块连接到空闲链上.到最后,空闲链会被切成很多的小内存片段,如果这时用户申请一个大的内存片段,那么空

先说一下springMVC的工作机制 1.springmvc把 所有的请求都提交给DispatcherServlet,它会委托应用系统的其他模块负责对请求进行真正的处理工作. 2.DispatcherServlet查 询一个或多个HandlerMapping,找到处理请求的Controller. 3.DispatcherServlet把 请求提交到目标Controller 4.Controller进 行业务逻辑处理后,会返回一个ModelAndView 5.Dispathcher查 询一个或多个

CKPT进程工作示意图 2.CKPT进程工作机制 检查点进程被触发的条件为: a> 当发生日志组切换时: b>  用户提交了事务时(commit): c>  Redo log buffer容量达到总容量的1/3或1M时. d> 手动alter system checkpoint 的时候. e>  系统正常关闭时. f>  其他(如alter tablespace .. begin backup/end backup) 当一个检查点进程发生时(图中的2),首先系统会记录检