在Spark中,一个应用程序要想被执行,肯定要经过以下的步骤:          从这个路线得知,最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task,通过并行或者并发的运行来完成真正的工作.由此可见,一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者.下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解.     task运行之前的工作是Driver启动Executor,接着Executor准备好一切运行环境,并向Driver反向注册,最终Driver向Executor发送

本文主要内容来自于<Hadoop权威指南>英文版中的Spark章节,能够说是个人的翻译版本号,涵盖了基本的Spark概念.假设想获得更好地阅读体验,能够訪问这里. 安装Spark 首先从spark官网下载稳定的二进制分发版本号,注意与你安装的Hadoop版本号相匹配: wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 解压: tar xzf spark-x.y.z-bin-di

Spark Job-Stage-Task实例理解 基于一个word count的简单例子理解Job.Stage.Task的关系,以及各自产生的方式和对并行.分区等的联系: 相关概念 Job:Job是由Action触发的,因此一个Job包含一个Action和N个Transform操作: Stage:Stage是由于shuffle操作而进行划分的Task集合,Stage的划分是根据其宽窄依赖关系: Task:最小执行单元,因为每个Task只是负责一个分区的数据 处理,因此一般有多少个分区就有多少个T

本期内容 : spark streaming另类在线实验 瞬间理解spark streaming本质 一．  我们最开始将从Spark Streaming入手 为何从Spark Streaming切入Spark定制?Spark的子框架已有若干,为何选择Spark Streaming?让我们细细道来. 1.  Spark最开始只有Spark Core,没有目前的这些子框架.这些子框架是构建于Spark Core之上的.没有哪个子框架能摆脱Spark Core.我们通过对一个框架的彻底研究,肯定可以

最近提交一个spark应用之后发现执行非常慢,点开spark web ui之后发现卡在一个job的一个stage上,这个stage有100000个task,但是绝大部分task都分配到两个executor上,其他executor非常空闲,what happened? 查看spark task分配逻辑发现,有一个data locality即数据本地性的特性,详见 https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10152497.html即会按照locality级别的优先级

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控

Catalyst Catalyst是与Spark解耦的一个独立库,是一个impl-free的运行计划的生成和优化框架. 眼下与Spark Core还是耦合的.对此user邮件组里有人对此提出疑问,见mail. 以下是Catalyst较早时候的架构图,展示的是代码结构和处理流程. Catalyst定位 其它系统假设想基于Spark做一些类sql.标准sql甚至其它查询语言的查询,须要基于Catalyst提供的解析器.运行计划树结构.逻辑运行计划的处理规则体系等类体系来实现运行计划的解析.生成.优化

现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算.GraphX图计算.MLlib机器学习.Spark SQL.Tachyon文件系统.SparkR计算引擎等主要部件. Spark Streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序,要构建一个强大的Spark应用程序 ,spark  Streaming是一个值得借鉴的参考,spa

1.Spark Streaming简介 官方网站解释:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 该博客转载于:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitt

We use Redis on Spark to cache our key-value pairs.This is the code: import com.redis.RedisClient val r = new RedisClient("192.168.1.101", 6379) val perhit = perhitFile.map(x => { val arr = x.split(" ") val readId = arr(0).toInt val

原文:https://devblogs.microsoft.com/dotnet/configureawait-faq/ 作者:Stephen 翻译:xiaoxiaotank 静下心来,你一定会有收获. 七年前(原文发布于2019年).NET的编程语言和框架库添加了async/await语法糖.自那以后,它犹如星火燎原一般,不仅遍及整个.NET生态,还被许许多多的其他语言和框架所借鉴.当然,.NET也有很大改进,就拿对使用异步的语言结构上的补充来说,它提供了异步API支持,并对async/awa

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.

Task的执行流程: 1. Driver端中的 CoarseGrainSchedulerBackend 给 CoarseGrainExecutorBacken 发送 LaunchTask 消息 2. CoarseGrainExecutorBacken 在收到消息后,首先会反序列化 TaskDescription 3. Executor 通过 launchTask 来执行 Task 4. TaskRunner 用 ThreadPool 来运行具体的 Task.在 TaskRunner 的 run

spark 1.6 创建语句 在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark,主要是依赖hive生成spark程序,有两个核心组件SQLcontext和HiveContext. 这是Spark 1.x 版本的语法 //set up the spark configuration and create contexts val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSessionZipsExample").setMaster

1. 什么是Task? 在前面的章节里描写叙述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系能够这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,如今要构建一个能完毕任务的集群,须要申报的是这次须要多少个Executor

1. 什么是Task? 在前面的章节里描述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系可以这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,现在要构建一个能完成任务的集群,需要申报的是这次需要多少个Executor(可

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec

话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors     // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的)     private def makeOffers() {       /

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有