本章内容： 1、功能概述 SparkEnv是Spark的执行环境对象，其中包括与众多Executor执行相关的对象。Spark 对任务的计算都依托于 Executor 的能力，所有的 Executor 都有自己的 Spark 的执行环境 SparkEnv。有了 SparkEnv，就可以将数据 ...

本文目的 最近在使用Spark进行数据清理的相关工作，初次使用Spark时，遇到了一些挑（da）战（ken）。感觉需要记录点什么，才对得起自己。下面的内容主要是关于Spark核心—RDD的相关的使用经验和原理介绍，作为个人备忘，也希望对读者有用。 为什么选择Spark ...

摘要： 　　1.RDD的五大属性 　　　　1.1 partitions(分区) 　　　　1.2 partitioner(分区方法) 　　　　1.3 dependencies(依赖关系) 　　 ...

一、运行架构概览 Spark架构是主从模型，分为两层，一层管理集群资源，另一层管理具体的作业，两层是解耦的。第一层可以使用yarn等实现。 Master是管理者进程，Worker是被管理者进程，每个Worker节点启动一个Worker进程，了解每台机器的资源有多少，并将这些信息汇报 ...

Spark其核心内置模块，如图所示： 资源调度器(Cluster Manager) Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。 为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，目前 Spark ...

本章内容： 1、功能描述 本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情，用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类，足以说明SparkContext的重要性；这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍 ...

文章正文 RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)，它是一种分布式的内存抽象，表示一个只读的记录分区的集合，它只能通过其他RDD转换而创建，为此 ...

一句话说，在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作，而对RDD的操作不外乎创建、转换、调用求值。 什么是RDD 　　RDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集。 　　它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令 ...