梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp

hdfs中的block是分布式存储的最小单元,类似于盛放文件的盒子,一个文件可能要占多个盒子,但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件.假设block设置为128M,你的文件是250M,那么这份文件占3个block(128+128+2).这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费,但是整齐的block大小,便于快速找到.读取对应的内容.(p.s. 考虑到hdfs冗余设计,默认三份拷贝,实际上3*3=9个block的物理空间.) spark中的partition 是弹性分布式数据集RDD的最小单元,RD

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

随着公司平台用户数量与表数量的不断增多,各种表之间的数据流向也变得更加复杂,特别是某个任务中会对源表读取并进行一系列复杂的变换后又生成新的数据表,因此需要一套表血缘关系解析机制能清晰地解析出每个任务所形成的表血缘关系链. 实现思路: spark对sql的操作会形成一个dataframe,dataframe中的logicplan包含了sql的语法树,通过对logicplan的语法树解析可以获取当前stage所操作的输入表和输出表,将整套表关系链连接起来,再去除中间表即可获取当前作业的输入表和输出表

Catalyst Optimizer: Dataset 数据集仅可用Scala或Java.但是,我们提供了以下上下文来更好地理解Spark 2.0的方向数据集是在2015年作为Apache Spark 1.6版本的一部分引入的.datasets的目标是提供一个类型安全的编程接口. 这允许开发人员使用具有编译时类型安全性的半结构化数据(如JSON或键值对)进行工作(也就是说,生产应用程序在运行之前可以检查错误). Python不实现Dataset API的部分原因是Python不是一种类型安全的语

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

文章目录 RDD的依赖关系 宽依赖 窄依赖 血统 RDD缓存 概述 缓存方式 RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(wide dependency). 宽依赖 宽依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD中的多个分区,其实就是产生了shuffle 窄依赖 窄依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD当中的一个分区,也即没有产生shuffle 血统 Lineage -- 根据rdd之间的依赖关系,将依赖关系给记录下来

1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.data.gov 数据格式: 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式:姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览 上面的 22 行代码,就已经把构建一个 spark app 的三大步骤完成了,amazing, right? 今天我们主要讲 spark 的运行逻辑,所以我们就以核心的 11 - 16 ,这

一个Dataset是一个分布式的数据集,而且它是一个新的接口,这个新的接口是在Spark1.6版本里面才被添加进来的,所以要注意DataFrame是先出来的,然后在1.6版本才出现的Dataset,提供了哪些优点呢?比如强类型,支持lambda表达式,还有还提供了sparksql执行引擎的一些优化,DataFrame里面大部分东西在Dataset里面都是能用的,Dataset它能够通过哪些方式构建?一个是jvm对象,还有一些函数表达式比如map.flatMap.filter等等.这个Datase

本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Transformation操作都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系:在spark中,RDD之间存在两种类型的依赖关系:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Wide Dependency 或者是 Narrow Dependency):如图1所示显示了RD

随着对spark的业务更深入,对spark的了解也越多,然而目前还处于知道的越多,不知道的更多阶段,当然这也是成长最快的阶段.这篇文章用作总结最近收集及理解的spark相关概念及其关系. 名词 driver driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序,逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源,拆解任务,代码层面就是sparkcontext. worker worker指可以运行的物理节点. executor executor指执行spark任务的处理程序,对j

RDD的四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToOneDependency.RangeDepende

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

  RDD的5大特点  1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能并行计算. 一组分片(partition),即数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度.用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值.默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目.每个分配的存储是由BlockManager实现的,每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block,而这个Block会被一个

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App

在Spark开发中,有时为了更好的效率,特别是涉及到关联操作的时候,对数据进行重新分区操作可以提高程序运行效率(很多时候效率的提升远远高于重新分区的消耗,所以进行重新分区还是很有价值的).在SparkSQL中,对数据重新分区主要有两个方法 repartition 和 coalesce ,下面将对两个方法比较 repartition repartition 有三个重载的函数: def repartition(numPartitions: Int): DataFrame  /** * Returns

一.RDD概述      1.什么是RDD           RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度.      2.RDD属性      (1). 一组分片(Partition),即数据集

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时