1. Standalone: 独立模式,Spark 原生的简单集群管理器, 自带完整的服务, 可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统, 使用 Standalone 可以很方便地搭建一个集群,一般在公司内部没有搭建其他资源管理框架的时候才会使用。 2. Mesos:一个强大的分布式资源管理框架,它允许多种不同的框架部署在其上,包括 ...
一、Spark累加器和广播变量 【1】累加器 累加器是在Spark计算操作中变量值累加起来,可以被用来实现计数器、或者求和操作。Spark原生地只支持数字类型的累加器,用户可以继承累加器类来自定义累加器逻辑。如果创建累加器时指定了名字,可就以在SparkUI界面看到。这有利于理解每个执行阶段的进程。总的来说,累加器在Driver...
一旦您通过Spark .sql. adaptive.coalescepartitions . initialpartitionnum配置设置了足够大的初始shuffle分区数,Spark就可以在运行时选择适当的shuffle分区号。 | 参数名| 默认值 | 参数说明 | 启始版本 | |-|-|-|-| | spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled | true | 当true和Spark .sql. adaptive_e...
//第一步:创建SparkContext val conf = new SparkConf() conf.setAppName("WordCountScala")//设置任务名称 //.setMaster("local")//local表示在本地执行 val sc = new SparkContext(conf); //第二步:加载数据 var path = "D:\\hello.txt" if(args.length==1){ path = args(0) } val linesRDD...
spark-sql是将hive sql跑在spark引擎上的一种方式,提供了基于schema处理数据的方式。 4、代码详解 java spark和spark-sql依赖。 pom.xml <dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.10</artifactId><version>1.6.0</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><gro...
一.RDD概念RDD(resilient distributed dataset ,弹性分布式数据集),是 Spark 中最基础的抽象。它表示了一个可以并行操作的、不可变的、被分区了的元素集合。用户不需要关心底层复杂的抽象处理,直接使用方便的…
一、Spark简介 1.1 Spark是什么 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的...
Spark 驱动器节点,用于执行 Spark 任务中的 main 方法,负责实际代码的执行工作 Driver 在 Spark 作业执行时主要负责: 1). 将用户程序转化为作业(Job) 2). 在 Executor 之间调度任务(Task) 3). 跟踪 Executor 的执行情况 4). 通过 UI 展示查询运行情况 ...
spark是基于内存的迭代计算框架,使用与需要多次操作特定数据集的应用场合,需要反复操作的次数越多,所需要读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小. 不过由于rdd的特性,spark不适用那种一部细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者增量的web爬虫和索引,就是对于那种增量修改的...
SparkContext根据RDD的依赖关系构建 DAG图,DAG图提交给DAGScheduler解 析成Stage,然后把一个个TaskSet提交给 底层调度器TaskScheduler处理; Executor向SparkContext申请Task,Task Scheduler将Task发放给Executor运行, 并提供应用程序代码 Task在Executor上运行,把执行结果反馈 给TaskScheduler,然后反馈给 DAGScheduler,运行完毕...