原文:Spark(四) -- Spark工作机制

一 应用执行机制 一个应用的生命周期即,用户提交自定义的作业之后,Spark框架进行处理的一系列过程。 在这个过程中,不同的时间段里,应用会被拆分为不同的形态来执行。 应用执行过程中的基本组件和形态 Driver: 运行在客户端或者集群中,执行Application的main方法并创建SparkContext,调控整个应用的执行。 Application: 用户自定义并提交的Spark程序。 J ...

2015-05-14 23:38 1 2706 推荐指数:

查看详情

Spark工作机制简述

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 ...

Wed Aug 24 17:05:00 CST 2016 0 3396
SparkSpark容错机制

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本非常高,须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此,Spark选择 ...

Fri Jul 14 05:10:00 CST 2017 0 1966
大数据学习笔记——Spark工作机制以及API详解

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 ...

Wed Dec 18 06:26:00 CST 2019 0 1025
Spark checkpoint机制简述

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章。 1、Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage ...

Fri Jun 15 00:50:00 CST 2018 0 1051
Spark缓存机制

虽然默认情况下 RDD 的内容是临时的,但 Spark 提供了在 RDD 中持久化数据的机制。第一次调用动作并计算出 RDD 内容后,RDD 的内容可以存储在集群的内存或磁盘上。这样下一次需要调用依赖该 RDD 的动作时,就不需要从依赖关系中重新计算 RDD,数据可以从缓存分区中直接返回 ...

Sun May 07 07:13:00 CST 2017 0 4571
spark工作原理

1、分布式 2、基于内存 3、迭代式计算 每一批节点上的每一批数据就是一个RDD RDD是spark的核心抽象 1、RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。2、RDD在抽象上来说是一种元素集合 ...

Mon May 04 02:43:00 CST 2020 0 877
RDD之七:Spark容错机制

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源。 因此,Spark选择记录更新的方式。但是,如果更新粒度 ...

Sat Jan 21 07:54:00 CST 2017 1 3556
Spark专题(一):Spark工作原理图

文章,写写我对Spark工作流的整体理解,接下来的专题内容会对工作流中的各个组成部分作探究,主要思路: ...

Sat Mar 03 19:58:00 CST 2018 0 2893
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM