不多说,直接上干货! Spark基本运行流程 Application program的组成 Job : 包含多个Task 组成的并行计算,跟Spark action对应. Stage : Job 的调度单位,对应于TaskSet . TaskSet :一组关联的.相互之间没有shuffle 依赖关系的任务组成的任务集. Task : 被送到某个executor 上的工作单元 Spark 运行流程概述  Spark具体流程(以standalone模式为例)

[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. 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

在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域

一.基本概念 1.RDD Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 2.DAG 反映RDD之间的依赖关系 3.Executor 进程驻守在机器上面,由进程派生出很多的线程,然后去执行任务. 4.应用application 5.任务 6.作业Job 一个应用程序提交之后,会生成若干个作业,每个作业,会被切分成很多个任务子集,每个任务子集叫一个阶段.所以说一个作业包含多个RDD以及作用于相应RDD上的各种操作. 7.阶段stage 阶段是作业的基本调度单位,一个

https://blog.csdn.net/lovechendongxing/article/details/81746988 Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行,通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互. 1.Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源(cpu.内存等) 2.Cluster manager分配应用程序执行需要的资源,在Worker节点上创建Executor 3.S

基本概念 在具体讲解Spark运行架构之前,需要先了解几个重要的概念: RDD:是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型: DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系: Executor:是运行在工作节点(Worker Node)上的一个进程,负责运行任务,并为应用程序存储数据: 应用:用户编写的Spark应用程序: 任务:运行在E

原文引自:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 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SparkC

此文为个人学习笔记如需系统学习请访问http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/ 基本概念 *  RDD:是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型: *  DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系: *  Executor:是运行在工作节点(Worker Node)上的一个进程,负责运行任务,并为

一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar

Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coarse

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

前言: Spark Application的运行架构由两部分组成:driver program(SparkContext)和executor.Spark Application一般都是在集群中运行,比如Spark Standalone,YARN,mesos,这些集群给spark Application提供了计算资源和这些资源管理,这些资源既可以给executor运行,也可以给driver program运行.根据Spark Application的driver program是否在资源集群中运行

mesos集群部署参见上篇. 运行在mesos上面和 spark standalone模式的区别是: 1)stand alone 需要自己启动spark master 需要自己启动spark slaver(即工作的worker) 2)运行在mesos 启动mesos master 启动mesos slaver 启动spark的 ./sbin/start-mesos-dispatcher.sh -m mesos://127.0.0.1:5050 配置spark的可执行程序的路径(也就是mesos里

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366288 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Spark

spark 运行架构基本由三部分组成,包括SparkContext(驱动程序),ClusterManager(集群资源管理器)和Executor(任务执行过程)组成. 其中SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请.任务的分配.监控等,负责作业执行的声明周期管理.ClusterManager负责资源的分配和管理,在不同模式下担任的角色有所不同,在本地运行.Spark Standalone等运行模式中由Master提供,在YARN运行模式作用由Resource

Spark编程模型的回顾 spark编程模型几大要素 RDD的五大特征 Application program的组成 运行流程概述 具体流程(以standalone模式为例) 任务调度 DAGScheduler TaskScheduler DAGScheduler ScheduleBacked 详细过程 实例解析 Spark运行模式简介

作者:周志湖 以下的代码演示了通过Case Class进行表Schema定义的样例: // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._ // Define the schema usi

前两篇介绍了Spark的yarn client和yarn cluster模式,本篇继续介绍Spark的STANDALONE模式和Local模式. 下面具体还是用计算PI的程序来说明,examples中该程序有三个版本,分别采用Scala.Python和Java语言编写.本次用Java程序JavaSparkPi做说明. package org.apache.spark.examples; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.ap

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是