原文:Spark(四) -- Spark工作機制

一 應用執行機制 一個應用的生命周期即,用戶提交自定義的作業之后,Spark框架進行處理的一系列過程。 在這個過程中,不同的時間段里,應用會被拆分為不同的形態來執行。 應用執行過程中的基本組件和形態 Driver: 運行在客戶端或者集群中,執行Application的main方法並創建SparkContext,調控整個應用的執行。 Application: 用戶自定義並提交的Spark程序。 J ...

2015-05-14 23:38 1 2706 推薦指數:

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Spark工作機制簡述

Spark工作機制 主要模塊 調度與任務分配 I/O模塊 通信控制模塊 容錯模塊 Shuffle模塊 調度層次 應用 作業 Stage Task 調度算法 FIFO FAIR(公平調度) Spark應用執行機制 總覽 ...

Wed Aug 24 17:05:00 CST 2016 0 3396
SparkSpark容錯機制

引入 一般來說,分布式數據集的容錯性有兩種方式:數據檢查點和記錄數據的更新。 面向大規模數據分析,數據檢查點操作成本非常高,須要通過數據中心的網絡連接在機器之間復制龐大的數據集,而網絡帶寬往往比內存帶寬低得多,同一時候還須要消耗很多其它的存儲資源。 因此,Spark選擇 ...

Fri Jul 14 05:10:00 CST 2017 0 1966
大數據學習筆記——Spark工作機制以及API詳解

Spark工作機制以及API詳解 本篇文章將會承接上篇關於如何部署Spark分布式集群的博客,會先對RDD編程中常見的API進行一個整理,接着再結合源代碼以及注釋詳細地解讀spark的作業提交流程,調度機制以及shuffle的過程,廢話不多說,我們直接開始吧! 1. Spark基本API解讀 ...

Wed Dec 18 06:26:00 CST 2019 0 1025
Spark checkpoint機制簡述

本文主要簡述spark checkpoint機制,快速把握checkpoint機制的來龍去脈,至於源碼可以參考我的下一篇文章。 1、Spark core的checkpoint 1)為什么checkpoint? 分布式計算中難免因為網絡,存儲等原因出現計算失敗的情況,RDD中的lineage ...

Fri Jun 15 00:50:00 CST 2018 0 1051
Spark緩存機制

雖然默認情況下 RDD 的內容是臨時的,但 Spark 提供了在 RDD 中持久化數據的機制。第一次調用動作並計算出 RDD 內容后,RDD 的內容可以存儲在集群的內存或磁盤上。這樣下一次需要調用依賴該 RDD 的動作時,就不需要從依賴關系中重新計算 RDD,數據可以從緩存分區中直接返回 ...

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

1、分布式 2、基於內存 3、迭代式計算 每一批節點上的每一批數據就是一個RDD RDD是spark的核心抽象 1、RDD是Spark提供的核心抽象,全稱為Resillient Distributed Dataset,即彈性分布式數據集。2、RDD在抽象上來說是一種元素集合 ...

Mon May 04 02:43:00 CST 2020 0 877
RDD之七:Spark容錯機制

引入 一般來說,分布式數據集的容錯性有兩種方式:數據檢查點和記錄數據的更新。 面向大規模數據分析,數據檢查點操作成本很高,需要通過數據中心的網絡連接在機器之間復制龐大的數據集,而網絡帶寬往往比內存帶寬低得多,同時還需要消耗更多的存儲資源。 因此,Spark選擇記錄更新的方式。但是,如果更新粒度 ...

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

文章,寫寫我對Spark工作流的整體理解,接下來的專題內容會對工作流中的各個組成部分作探究,主要思路: ...

Sat Mar 03 19:58:00 CST 2018 0 2893
 
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