Spark工作机制 主要模块 调度与任务分配 I/O模块 通信控制模块 容错模块 Shuffle模块 调度层次 应用 作业 Stage Task 调度算法 FIFO FAIR(公平调度) Spark应用执行机制 总览 Spark应用提交后经历了一系列的转换,最后成为Task在每个节点上执行. RDD的Action算子触发Job的提交,提交到Spark中的Job生成RDD DAG 由DAGScheduler转化为Stage Dage 每个Stage中产生相应的Task集合 TaskSchedule

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j

  Spark SQL中的Catalyst 的工作机制 答:不管是SQL.Hive SQL还是DataFrame.Dataset触发Action Job的时候,都会经过解析变成unresolved的逻辑执行计划,然后利用元数据信息对unresolved的逻辑执行计算进行分析,得到逻辑执行计划,然后对逻辑执行计划进行优化,得到优化后的逻辑执行计划,然后利用优化后的逻辑执行计划生成多个物理执行计划,利用cost model分别对所有的物理执行计划进行测试看看哪个性能更好,然后选出性能最好的物理执行计

Spark内部执行机制 1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架.主要由sparkcontext(spark上下文).cluster manager(资源管理器)和▪executor(单个节点的执行进程).其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理.executor是应用执行的主要进程,内部含有多个task线程以及内存空间.   图1 spark分布式部署图 详细流程图如下图2:     图2 详细流程图 (1) 应用程序在使用spark-s

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

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

MapRdeuce&Yarn的工作机制 一幅图解决你所有的困惑 那天在集群中跑一个MapReduce的程序时,在机器上jps了一下发现了每台机器中有好多个YarnChild.困惑什么时YarnChild,当程序跑完后就没有了,神奇.后来百度了下,又问问了别的大佬.原来是这样 什么是YarnChild: 答:MrAppmaster运行程序时向resouce manager 请求的maptask/reduceTask.也是运行程序的容器.其实它就是一个运行程序的进程. 图解说下: hadoop1版本

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一

最近工作上有碰到sensor的相关问题,正好分析下其流程作个笔记. 这个笔记分三个部分: sensor硬件和驱动的工作机制 sensor 上层app如何使用 从驱动到上层app这中间的流程是如何 Sensor硬件和驱动的工作机制 先看看Accerometer +Gyro Sensor的原理图: 总结起来分四个部分(电源,地,通信接口,中断脚).电源和地与平台和芯片本身有关系,与我们分析的没有多少关系,根据sensor的特性保证sensor正常工作的上电时序.关于通信接口,sensor与ap之间通

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

Java的IO类都在java.io包下,这些类大致可分为以下4种: 基于字节操作的 I/O 接口:InputStream 和 OutputStream 基于字符操作的 I/O 接口:Writer 和 Reader 基于磁盘操作的 I/O 接口:File 基于网络操作的 I/O 接口:Socket 1 IO类库的基本结构 1.1 基于字节操作的IO接口 基于字节操作的IO接口分别是InputStream和OutputStream,InputStream的类结构图如下所示: 同InputStream

malloc()工作机制 malloc函数的实质体现在,它有一个将可用的内存块连接为一个长长的列表的所谓空闲链表.调用malloc函数时,它沿连接表寻找一个大到足以满足用户请求所需要的内存块.然后,将该内存块一分为二(一块的大小与用户请求的大小相等,另一块的大小就是剩下的字节).接下来,将分配给用户的那块内存传给用户,并将剩下的那块(如果有的话)返回到连接表上.调用free函数时,它将用户释放的内存块连接到空闲链上.到最后,空闲链会被切成很多的小内存片段,如果这时用户申请一个大的内存片段,那么空

先说一下springMVC的工作机制 1.springmvc把 所有的请求都提交给DispatcherServlet,它会委托应用系统的其他模块负责对请求进行真正的处理工作. 2.DispatcherServlet查 询一个或多个HandlerMapping,找到处理请求的Controller. 3.DispatcherServlet把 请求提交到目标Controller 4.Controller进 行业务逻辑处理后,会返回一个ModelAndView 5.Dispathcher查 询一个或多个

CKPT进程工作示意图 2.CKPT进程工作机制 检查点进程被触发的条件为: a> 当发生日志组切换时: b>  用户提交了事务时(commit): c>  Redo log buffer容量达到总容量的1/3或1M时. d> 手动alter system checkpoint 的时候. e>  系统正常关闭时. f>  其他(如alter tablespace .. begin backup/end backup) 当一个检查点进程发生时(图中的2),首先系统会记录检

<个人Configuration> 正常配置一下, 就OK了, 不用理了, oracle 11g 默认启动 发展: .从Oracle的发展角度来看,估计这种方法是Oracle发展和改进的方向,如今outline已经被废弃,sql profile 估计在后续的发行版本中也难有改进,因此,对于从11g开始接触Oracle的朋友来说,一定要对sql计划基线有 所了解,因为这是以后的主流! .SQL执行计划基线保存在数据字典中,查询优化器会自动判断使用他们. 工作机制 从Oracle 11g开始,由于

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

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

出处:http://wuyudong.com/1946.html HBase 写路径工作机制 在HBase 中无论是增加新行还是修改已有的行,其内部流程都是相同的.HBase 接到命令后存下变化信息,或者写入失败抛出异常.默认情况下,执行写入时会写到两个地方:预写式日志(write-ahead log,也称HLog)和MemStore.HBase 的默认方式是把写入动作记录在这两个地方,以保证数据持久化.只有当这两个地方的变化信息都写入并确认后,才认为写动作完成. MemStore 是内存里的写

PHP自动加载__autoload的工作机制 PHP的懒加载lazy loading 在 2011年11月12日 那天写的     已经有 4559 次阅读了 感谢 参考或原文   服务器君一共花费了11.683 ms进行了2次数据库查询,努力地为您提供了这个页面.   试试阅读模式?希望听取您的建议   在使用PHP的OO模式开发系统时,通常大家习惯上将每个类的实现都存放在一个单独的文件里,这样会很容易实现对类进行复用,同时将来维护时也很便利.这也是OO设计的基本思想之一.在PHP5之前,如果