spark在线编辑器 spark_worker_cores 注:本文参考文献有书籍《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》、RDD的Paper《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。从三个部分来解读Spark-core,首先是Spark的架构,阐述了Spark基于弹性分布式数据集RDD这个计算模型的工作...
Spark 是一个执行引擎,包括Spark SQL;Spark Streaming;MLib;Graphx,运行平台主要有:1. hadoop 即 yarn;2. Mesos(资源管理框架);3. standalone(spark自带的资源管理框架);4. local即本地;5. 云资源管理框架,例如阿里云等等 详细比较如下图: 如下图,MapReudce 运行时job之间的数据需要落盘(输出到HDFS上),Spa...
spark thift kerberos环境链接 spark_worker_cores 源码位置:org.apache.spark.deploy.worker.Worker.scala 首先查看worker的main方法,与master类似,创建sparkConf,参数解析,以及构造worker对象并创建ActorRef用于对外或者本身的信息交互。这里masters参数可以设置多个 [java]view plaincopy 1. def main(argStrings: Array[St...
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在Spark安装路径下 spark/conf/spark-env.sh配置: SPARK_WORKER_CORES=XXX SPARK_WORKER_MEMORY=XXX 提交任务 提交任务命令,最好使用脚本化提交,可以在提交任务时,给当前Spark 应用程序足够的资源,提交命令: ./spark-submit –master spark://mynode1:7077 –class …. jar … ...