为什么要使用广播(broadcast)变量? Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量.进一步解释: 如果executor端用到了Driver的变量,如果不使用广播变量在Executor有多少task就有多少Driver端的变量副本. 如果Executor端用到了Driver的变量,如果使用广播变量在每个Executor中只有一份Driver端的变量副本. Spark中Broadcast定义 官网定义: A

问题:spark中如果有两个DataFrame(或者DataSet),DataFrameA依赖DataFrameB,并且两个DataFrame都进行了cache,将DataFrameB unpersist之后,DataFrameA的cache也会失效,官方解释如下: When invalidating a cache, we invalid other caches dependent on this cache to ensure cached data is up to date. For

错误❌: 1.belongs_to :job, dependent: :destroy //尝试删除一条resumen后,job没有同步删除?? 答:建立一对多的关系,如job和resume.应该在job中has_many :resumes, dependent: :delete_all 或者destroy.这样一旦job实例对象被删除,现关联的所有resume也被删除. 2 在rails console中对database进行操作.关注log 比如对Job的所有数据的is_hidden属性全部

一.区别 ①本质上相同,都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程. ②数据流有所区别,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各阶段逐一实现.Spark基于DAG数据流,可实现更复杂数据流操作(根据宽/窄依赖实现) ③实现功能上有所区别,MR在map中做了排序操作,而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的,而是采用Aggregator机制(Hashmap每个元素<K,V>形式)实现.(下面有较详细说明) p

2分钟读懂Hadoop和Spark的异同 2016.01.25 11:15:59 来源:51cto作者:51cto ( 0 条评论 )   谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨

Spark RDD的宽依赖中存在Shuffle过程,Spark的Shuffle过程同MapReduce,也依赖于Partitioner数据分区器,Partitioner类的代码依赖结构主要如下所示: 主要是HashPartitioner和RangePartitioner两个类,分别用于根据RDD中key的hashcode值进行分区以及根据范围进行数据分区 一.Partitioner Spark中数据分区的主要工具类(数据分区类),主要用于Spark底层RDD的数据重分布的情况中,主要方法两个,如

链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/ Spark On Mesos模式 http://vdisk.weibo.com/s/zm_eIVP-TpyqK

区别 :http://www.voidcn.com/article/p-wsqbotem-boa.html 获取列名的列表: DataFrame.columns.values.tolist()

Scala中sortBy是以方法的形式存在的,并且是作用在Array或List集合排序上,并且这个sortBy默认只能升序,除非实现隐式转换或调用reverse方法才能实现降序,Spark中sortBy是算子,作用出发RDD中数据进行排序,默认是升序可以通过该算子的第二参数来实现降序排序的方式

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas

A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous stream of data.Dstream本质就是离散化的stream,将stream离散化成一组RDD的list,所以基本的操作仍然是以RDD为基础下面看到DStream的基本定义,对于普通的

参考,http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Overview SparkStreaming支持多种流输入,like Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ or plain old TCP sockets,并且可以在上面进行transform操作,最终数据存入HDFS,数据库或dashboard另外可以把Spark's in-built machine le

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我

Spark 介绍 核心概念 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别. 最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器. Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别

大数据的浪潮风靡全球的时候,Spark火了.在国外 Yahoo!.Twitter.Intel.Amazon.Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术,在国内阿里巴巴.百度.淘宝.腾讯.网易.星环等公司敢为人先,并乐于分享.在随后的发展中,IBM.Hortonworks.微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案,并加入 Spark 阵营.Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势. 创新都是站在巨人的肩膀上产生的,在大数据领域Spark也不例外.在 Spark 出现前,要

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

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

摘抄自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html 一.概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文