背景 启动hive时,可以看到2.0以后的版本,将要弃用mr引擎,官方建议使用spark,tez等引擎. spark同时支持批式流式处理,可以减少学习成本.所以选用了spark作为执行引擎. hive on spark SET hive.execution.engine = spark; 参数优化 使用hive on spark 默认只用2个container.任务处理时间过长,或者报oom,或code2可以尝试修改如下的参数. 如下: ; ; 释放session资源 默认使用spark引擎,s

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.spark.rdd.RDD object SparkStop { def main

hadoop fs -put /home/wangxiao/data/ml/Affairs.csv /datafile/wangxiao/ hadoop fs -ls -R /datafiledrwxr-xr-x - wangxiao supergroup 0 2016-10-15 10:46 /datafile/wangxiao-rw-r--r-- 3 wangxiao supergroup 16755 2016-10-15 10:46 /datafile/wangxiao/Affairs.c

摘要: 1.基本术语 2.运行架构 2.1基本架构 2.2运行流程  2.3相关的UML类图  2.4调度模块: 2.4.1作业调度简介 2.4.2任务调度简介 3.运行模式 3.1 standalone模式 4.RDD实战 总结: 基本术语: Application:在Spark 上建立的用户程序,一个程序由一个驱动程序(Driver Program)和集群中的执行进程(Executer)构成. Driver Program:运行应用程序(Application)的main函数和创建Spark

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"

spark on mesos 有粗粒度(coarse-grained)和细粒度(fine-grained)两种运行模式,细粒度模式在spark2.0后开始弃用. 细粒度模式 优点 spark默认运行的就是细粒度模式,这种模式支持资源的抢占,spark和其他frameworks以非常细粒度的运行在同一个集群中,每个application可以根据任务运行的情况在运行过程中动态的获得更多或更少的资源(mesos动态资源分配),但是这会在每个task启动的时候增加一些额外的开销.这个模式不适合于一些低延

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Task的提交源码解读 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5423906.html SchedulerBackend是一个trait,它配合TaskSchedulerImpl共同完成Task调度.执行.资源的分配等.它的子类如下所示,不同的子类对应的不同Spark不同的资源分配调度.详见图1. 图1 SchedulerBackend子类继承图 Spark中不同(集群)模式进行资源的分配是

在Spark Standalone中我们所谓的Client,它的任务其实是由AppClient和DriverClient共同完成的.AppClient是一个允许app(Client)和Spark集群通信的中间人,接受master URL.app的信息.一个集群事件的监听器以及事件监听的回调函数,主要和Master交互App相关的信息,DriverClient主要用于和Master交互Driver相关的信息,比如启动.停止及运行状况等,本篇先介绍AppClient. 1.AppClient类主要字

  原文地址:http://mzorro.me/post/55c85d06e40daa9d022f3cbd   WordCount可以说是分布式数据处理框架的”Hello World”,我们可以以它为例来剖析一个Spark Job的执行全过程. 我们要执行的代码为: sc.textFile("hdfs://...").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect 只有一行,很简单也很经典的代码.

声明: 大数据中,最重要的算子操作是:join  !!! 典型的transformation和action val nums = sc.parallelize(1 to 10) //根据集合创建RDD map适用于 package com.zhouls.spark.cores import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2016/9/27. */object Transfo

概述 一个Spark的Job分为多个stage,最后一个stage会包含一个或多个ResultTask,前面的stages会包含一个或多个ShuffleMapTasks. ResultTask运行并将结果返回给driver application. ShuffleMapTask将task的output依据task的partition分离到多个buckets里.一个ShuffleMapTask相应一个ShuffleDependency的partition,而总partition数同并行度.redu

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足 于内存计算.从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(因为"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵 在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(

1.spark在集群上运行应用的详细过程 (1)用户通过spark-submit脚本提交应用 (2)spark-submit脚本启动驱动器程序,调用用户定义的main()方法 (3)驱动器程序与集群管理器通信,申请资源以启动执行器节点 (4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 (5)驱动器进程执行用户应用中的操作.根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作,驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程 (6)任务在执行器程序中进行计算并保存结果 (7)如果驱动器程序的main()方法退出,

[TOC] 背景 Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据的处理. ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ | SQL | | Dataset API | ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ | Spark SQL | +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 使用Spark SQL的方式有2种,可以

1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述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S

所以我基本上分为三篇文章来介绍此类软件的开发: 第一篇是关于XMPP 协议是啥,IM 是啥以及一个比较有名的开源实现,该开源实现包括三个部分(Spark.Smack和Openfire): 第二篇讲如何开发基于Spark 的客户端IM 插件部分: 第三篇讲如何开发基于Openfire 服务器端的插件部分. 好了,进入正题吧. 什么是XMPP? Extensible Messaging and Presence Protocol,简单的来讲,它就是一个发送接收处理消息的协议,但是这个协议发送的消息,

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

一.前述 Spark的资源调度是个很重要的模块,只要搞懂原理,才能具体明白Spark是怎么执行的,所以尤其重要. 自愿申请的话,本文分粗粒度和细粒度模式分别介绍. 二.具体 Spark资源调度流程图:          Spark资源调度和任务调度的流程: 1.启动集群后,Worker节点会向Master节点汇报资源情况,Master掌握了集群资源情况. 2.当Spark提交一个Application后,根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG有向无环图.任务提交后,Spa

1. Spark rdd生成过程· Spark的任务调度分为四步 1RDD objects RDD的准备阶段,组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图,DAG图是有向环图. 2DAG scheduler 细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖,生成更详细的DAG图,将DAG图封装成 TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群. 3TaskScheduler 接收TaskSet任务集,分析确定那个task对应那个worke