默认是从hdfs读取文件,也可以指定sc.textFile("路径").在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读 本地文件读取 sc.textFile("路径").在路径前面加上file:// 表示从本地文件系统读,如file:///home/user/spark/README.md ‍ 网上很多例子,包括官网的例子,都是用textFile来加载一个文件创建RDD,类似sc.textFile("hdfs://n1:8020/user/hdfs

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

标签(空格分隔): Spark 本篇博客以WordCount为例说明Spark Job的提交和运行,包括Spark Application初始化.DAG依赖性分析.任务的调度和派发.中间计算结果的存储和读取. SparkContext的初始化综述 SparkContext是进行Spark应用开大的主要接口,是Spark上层应用与底层实现的中转站. SparkEnv DAGScheduler TaskScheduler SchedulerBackend WebUI SparkContext的构造函

初始化SparkContext 1// 在java中初始化spark import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; SparkConf conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("my app"); //集群url:本例是运行在本地单机local:应用名,可以在集群管理器用户界面中找

sparkContext创建还没完呢,紧接着前两天,我们继续探索..作死... 紧接着前几天我们继续SparkContext的创建: 接下来从这里我们可以看到,spark开始加载hadoop的配置信息,第二张图中 new出来的Configuration正是hadoop的Configuration.同时,将所有sparkConf中所有以spark.hadoop.开头的属性都复制到了Hadoop的Configuration.同时又将spark.buffer.size复制为Hadoop的Configu

即日起开始spark源码阅读之旅,这个过程是相当痛苦的,也许有大量的看不懂,但是每天一个方法,一点点看,相信总归会有极大地提高的.那么下面开始: 创建sparkConf对象,那么究竟它干了什么了类,从代码层面,我们可以看到我们需要setMaster啊,setAppName啊,set blabla啊...等等~ val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("TopActiveLocations&qu

今天在用Spark把Kafka的数据往ES写的时候,代码一直报错,错误信息如下: 15/10/20 17:28:56 ERROR actor.OneForOneStrategy: org.apache.spark.SparkContext java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.SparkContext at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一

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SparkContext是spark的入口,通过它来连接集群.创建RDD.广播变量等等. class SparkContext(config: SparkConf) extends Logging with ExecutorAllocationClient { private val creationSite: CallSite = Utils.getCallSite() //如果生命了2个sparkContext,则会使用warn来取代exception.防止退出 private val al

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class SparkContext extends Logging with ExecutorAllocationClient Main entry point for Spark functionality. spark功能函数的主入口. def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism)(implicit arg0: ClassTag[T]): RDD[T] Distribute a local Scal

有些应用中可能希望先在driver上运行一段java单机程序,然后再初始化SparkContext用集群模式操作java程序返回值.从而避免过早建立SparkContext对象分配集群资源,使资源长时间空闲. 这里涉及到两个yarn参数: <property> <name>yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms</name> <value>6000000</value> </property&

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.

SparkContext.scala实现了一个SparkContext的class和object,SparkContext类似Spark的入口,负责连接Spark集群,创建RDD,累积量和广播量等. 在Spark框架下该类在一个JVM中只加载一次.在加载类的阶段,SparkContext类中定义的属性,代码块,函数均被加载. (1)class SparkContext(config:SparkConf) extends Logging with ExecutoAllocationClient,类

SparkContext初始化流程图 其它说明: 在createTaskScheduler会根据不同的提交模式创建backend对象(如本地模式为LocalBackend). 在SparkDeploySchedulerBackend中构造ApplicationDescription对象appDesc,该对象描述了Application最大需要多少CPU core,每个slave上需要多少内存. 在DAGScheduler和TaskScheduler对象初始化完成后,每执行到一个Action操作就

 SparkContext的构造函数中,最重要的入参是SparkConf  根据初始化入参生成SparkConf 再根据SparkConf来创建SparkEnv TaskScheduler.start的目的,是启动相应的SchedulerBackend,并启动定时器进行检测.  总结

 不急,循序渐进,先打好基础 Spark shell的原理 首先,我们清晰定位找到这几个. 1.spark-shell 2. spark-submit 3.spark-class  4.SparkSubmit.scala  5.SparkILoop.scala initializeSpark的源码 def initializeSpark() { intp.beQuietDuring { command(""" @transient val sc = { val _sc = o

需求   SparkContext自定义扩展textFiles,支持从多个目录中输入文本文件   扩展   class SparkContext(pyspark.SparkContext): def __init__(self, master=None, appName=None, sparkHome=None, pyFiles=None, environment=None, batchSize=0, serializer=PickleSerializer(), conf=None, gatew

SparkContext这是发达国家Spark入学申请,它负责的相互作用和整个集群,它涉及到创建RDD.accumulators and broadcast variables.理解力Spark架构,我们需要从入口开始.下图是图的官方网站. DriverProgram就是用户提交的程序,这里边定义了SparkContext的实例. SparkContext定义在core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkContext.scala. Spark默认的构造函

这是阅读sparkContext类的代码做的一个笔记.阅读这个类的时候,主要的任务就是搞清楚sparkContext是怎么构造的,java.C#的class的初始化都是放在一个方法中的,而scala的主构造函数代码几乎散落在真个sparkContext类中,这就需要我们将其整理出来,才能有条理的进行阅读工作. sparkContext的主构造函数中作的主要的几件事情有: 1.各种解析conf(这个我没有统一收录,实在太多,如果要看,直接到sparkContext类搜索“conf”) 2.spar