二、spark 原理及特点 1. spark core Spark Core是Spark的核心,其包含如下几个部分: (1)spark 基础配置 sparkContext是spark应用程序的入口,spark应用程序的提交和执行离不开sparkContext,它隐藏了网络通信,分布式部署,消息通信,存储体系,计算存储等,开发人员只需要通过sparkContext等api进行开发即可。 sparkRpc 基于ne...
Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL,用户可以使用SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。 Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件,提供了丰富的处理数据流的API。 由上面的信息可以获知,Spark 出现的时间相对较晚,并且主要功能主要是用于数据计算,...
Apache Spark是一个通用的、基于内存的分布式计算引擎，用于大规模数据处理。它的核心原理是将数据分散到多台计算机上并在这些计算机上并行执行计算任务，从而实现高效的数据处理和分析。以下是Spark的核心原理：1、Resilient Distributed Datasets（RDD）：RDD是Spark的核心数据抽象，它代表一个可分区、可容错、可并行操作...
1、DriverProgram即用户提交的程序定义并创建了SparkContext的实例,SparkContext会根据RDD对象构建DAG图,然后将作业(job)提交(runJob)给DAGScheduler。 2、DAGScheduler对作业的DAG图进行切分成不同的stage[stage是根据shuffle为单位进行划分],每个stage都是任务的集合(taskset)并以taskset为单位提交(submitTasks)给TaskSc...
3)Spark Streaming。Spark提供的流式计算框架,支持高吞吐量、可容错处理的实时流式数据处理,其核心原理是将流式数据分解成一系列微小的批处理作业,每个微小的批处理作业都可以使用Spark Core进行快速处理。Spark Streaming支持多种数据来源,如文件、Socket、Kafka、Kinesis等。
Spark 支持 Standalone、Yarn、Mesos、Kubernetes 等多种部署方案,几种部署方案原理也都一样,只是不同组件角色命名不同,但是核心功能和运行流程都差不多。 代码语言:txt AI代码解释 上面这张图就是 Spark 的运行流程 。 代码语言:txt AI代码解释 首先,Spark 应用程序启动在自己的 JVM 进程里,即 Driver 进程,启动...
spark运行原理 1、通过ActorSystem创建MasterActor,启动定时器,定时检查与接收Worker节点的发送消息 2、Worker节点主动向Master发送注册消息 3、Master接收Worker的注册请求,然后将注册信息保存起来,并向Worker返回一个注册成功的消息 4、Worker接收到Master注册成功的消息后,启用定时器,定时向master发送心跳报活,Master接收到...
Spark架构的组成图如下：Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器 Worker节点：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。Driver： 运行Application 的main()函数 Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程 Spark与...