一.大数据实时计算介绍 1.概述 Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架.它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型.而且,它的底层的组件或者叫做概念,其实还是最核心的RDD. 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream.其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了.之前学习Spark SQL是不是也是发现, 它针对数据查

1.YARN 是什么? 从业界使用分布式系统的变化趋势和 hadoop 框架的长远发展来看,MapReduce的 JobTracker/TaskTracker 机制需要大规模的调整来修复它在可扩展性,内存消耗,线程模型,可靠性和性能上的缺陷.在过去的几年中,hadoop 开发团队做了一些 bug 的修复,但是这些修复的成本越来越高,这表明对原框架做出改变的难度越来越大.为从根本上解决旧MapReduce框架的性能瓶颈,促进 Hadoop 框架的更长远发展,从 0.23.0 版本开始,Hadoop

一.Mapreduce1 图1  MR1工作原理图 工作流程主要分为以下6个步骤: 1 作业的提交 1)客户端向jobtracker请求一个新的作业ID(通过JobTracker的getNewJobId()方法获取,见第2步 2)计算作业的输入分片,将运行作业所需要的资源(包括jar文件.配置文件和计算得到的输入分片)复制到一个以ID命名的jobtracker的文件系统中(HDFS),见第3步 3)告知jobtracker作业准备执行,见第4步 2 作业的初始化 4)JobTracker收到对其

在大数据的各种框架中,hadoop无疑是大数据的主流,但是随着电商企业的发展,hadoop只适用于一些离线数据的处理,无法应对一些实时数据的处理分析,我们需要一些实时计算框架来分析数据.因此出现了很多流式实时计算框架,比如Storm,Spark Streaming,Samaz等框架,本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用. 一.流式计算 1.什么是流? Streaming:是一种数据传送技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断地送出,使用户听到的声音或看

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

hadoop Spark On Yarn工作原理

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者 | 蒋专 蒋专,现CDG事业群社交与效果广告部微信广告中心业务逻辑组员工,负责广告系统后台开发,2012年上海同济大学软件学院本科毕业,曾在百度凤巢工作三年,2016年入职微信广告中心. 导语 spark 已经成为广告.报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家. 本文

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()

Apache Spark的工作原理 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Apache-Spark%E7%9A%84%E5%B7%A5%E4%BD

(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持

NameNode和SecondaryNameNode工作原理剖析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.NameNode中的元数据是存储在那里的? 1>.首先,我们做个假设,如果存储在NameNode节点的磁盘中,因为经常需要进行随机访问,还有响应客户请求,必然是效率过低.因此,元数据需要存放在内存中.但如果只存在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群就无法工作了.因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage. 2>.这样又会带来新的问题,当在内存中的元数据更新时

咱们来看看,有了 CRI 之后, Kubernetes 的架构图: 我们可以看到, CRI 机制能够发挥作用的核心,在于每一个容器项目现在都可以自己实现一个 CRI shim ,自行对 CRI 请求进行处理.这样, Kubernetes 就有了一个统一的容器抽象层,使得下层容器在运行的时候,可以自由地对接,从而进入 Kubernetes 当中去. 作为一个 CRI shim , container 对 CRI 的具体实现,又是怎样的呢?这个时候,我们就需要去看看 CRI 这个接口的定义里面都有什

MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成.JobTracker负责资源管理和作业控制,TaskTracker负责任务的运行.   MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下:   (1) 开发人员编写好MapReduce progr

这是专门探索 JavaScript 及其所构建的组件的系列文章的第 14 篇. 如果你错过了前面的章节,可以在这里找到它们: JavaScript 是如何工作的:引擎,运行时和调用堆栈的概述! JavaScript 是如何工作的:深入V8引擎&编写优化代码的5个技巧! JavaScript 是如何工作的:内存管理+如何处理4个常见的内存泄漏 ! JavaScript 是如何工作的:事件循环和异步编程的崛起+ 5种使用 async/await 更好地编码方式! JavaScript 是如何工作的:

下面给大家介绍怎么理解impala,impala工作原理是什么. Impala是hadoop上交互式MPP SQL引擎, 也是目前性能最好的开源SQL-on-hadoop方案. 如下图所示, impala性能超过SparkSQL. Presto. Hive. impala与hadoop生态结合紧密 (1) HDFS是impala最主要的数据源. 除此之外, impala也支持HBase,甚至支持S3存储. (2) impala表定义存储在hive metastore中, 支持读取hive表定义.

个人总结: 1.长连接机制——分清Websocket,http2,SSE: 1)HTTP/2 引进了 Server Push 技术用来让服务器主动向客户端缓存发送数据.然而,它并不允许直接向客户端程序本身发送数据.服务端推送只能由浏览器处理而不能够在程序代码中进行处理,意即程序代码没有 API 可以用来获取这些事件的通知. 2)通过SSE(Server Side Event)来实现服务端向客户端的单向推送,SSE基于HTTP,是单向通信.  3)WebSocket是在服务端和客户端建立双工通信.

    日志"路由及路由器工作原理深入解析1"http://user.qzone.qq.com/2756567163/blog/1438322342介绍了"为什么要使用路由器"和"TCP/IP V4 协议网络的分段原理"2个问题.日志"路由及路由器工作原理深入解析2"http://user.qzone.qq.com/2756567163/blog/1438329517介绍了路由的工作原理.并以一个详细实例的实现深入剖析了路由的

组成及作用: 用户接口:ClientCLI(hive shell).JDBC/ODBC(java访问hive).WEBUI(浏览器访问hive) 元数据:Metastore 元数据包括:表名.表所属的数据库(默认是default).表的拥有者.列/分区字段.表的类型(是否是外部表).表的数据所在目录等: 默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore Hadoop 使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算 驱动器:Driver (1)解析器(SQL Pa

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果