在此之前,我们先来看一下SparkContext的概念,SparkContext是整个spark的入口,相当于程序的main函数。在我们启动spark的时候,spark已经为我们创建好了一个SparkContext的实例,命名为sc,我们可以直接访问到。 我们要创建RDD也需要基于sc进行,比如下面我要创建一个有字符串构成的RDD: texts = sc.parallelize(['now test'...
在Spark中,SparkSession是建议使用的主要入口点,可以进行数据处理、SQL查询等各种操作,提供了简单而强大的功能。SparkContext用于底层的RDD编程和管理资源,而SparkSession是更高级别的API,支持结构化数据处理和SQL查询。在Spark 2.0及以后版本,建议优先使用SparkSession,因为它整合了SparkContext和SQLContext,更方便和强大。
SparkContext为Spark job的入口,由Spark driver创建在client端,包括集群连接,RddID,创建抽样,累加器,...
SparkContext和Executor这两部分的核心代码实现在各种运行模式中都是公用的,在这两部分之上,根据运行部署模式(例如:Local[N]、Yarn cluster等)的不同,有不同的调度模块以及对应的适配代码。 具体来说,以SparkContext为程序运行的总入口,在SparkContext的初始化过程中,Spark会分别创建DAGScheduler作业和TaskScheduler任务调...
指的是用户编写的Spark应用程序,包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Spark应用程序,由一个或多个作业JOB组成,如下图所示: 2、Driver:驱动程序 Driver负责运行Application的Main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkConte...
在spark的早期版本中,SparkContext是spark的主要切入点,由于RDD是主要的API,我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API,我们需要使用不同的context。例如,对于Streming,我们需要使用StreamingContext;对于sql,使用sqlContext;对于Hive,使用hiveContext。但是随着DataSet和DataFrame的API逐渐成为标准的API,就需...
3.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。 4.Task在Executor上运行,把执行结果反馈给TaskScheduler,然后反馈给DAGScheduler,运行完毕后...
(1). sparkContext (spark2.0 以下版本用 sparkContext , spark2.0以后使用了 sparkSession 来构建RDD sparkSession中包含SparkContext) (2). 用已有的RDD来创建 如:val b = a.map(x=>(x,1)) (3). 定义一个scala数组 如: val c = sc.parallelize(1 to 10,1) ...
SparkContext伴生对象 前文代码#2.11里的createTaskScheduler()方法就来自SparkContext伴生对象。除了它之外,伴生对象主要用来跟踪并维护SparkContext的创建与激活。 伴生对象中的属性 代码#4.6 - SparkContext伴生对象中的属性 代码语言:javascript 复制 privatevalSPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK=newObject()privateval active...
在Spark框架中,应用程序的提交离不开Spark Driver,而Spark Driver的初始化始终围绕SparkContext的初始化,可以说SparkContext是Spark程序的发动机引擎,有了它程序才能跑起来,在spark-core中,SparkContext重中之重,它提供了很多能力,比如生成RDD,比如生成广播变量等,所以学习SparkContext的组件和启动流程有助于剖析整个Spark...