Spark2:运行架构
一、运行架构1.概念• Application: 用户基于spark的代码,由一个Driver和多个Executor组成。• Executor: 在工作节点(如standalone的Worker和yarn的NM)上的进程,可以运行task,也可以将数据保存在内存和磁盘中。每个应用程序都有自己的Executors。• Task: 最小的工作单元,会被送往executor执行。它也是Stage 的子....

Spark框架深度理解三:运行架构、核心数据集RDD
前言由于Spark框架大多都搭建在Hadoop系统之上,要明白Spark核心运行原理还是得对Hadoop体系有个熟悉的认知。从Hadoop1.0到Hadoop2.0架构的优化和发展探索详解这篇博客大家可以先去温习一下Hadoop整个体系,然后再来了解Spark框架会更有效率。一、Spark集群架构Spark的架构图:Application:用户编写的Spark应用程序,包含一个Driver功能的....

Spark在不同集群中的运行架构
Spark注重建立良好的生态系统,它不仅支持多种外部文件存储系统,提供了多种多样的集群运行模式。部署在单台机器上时,既可以用本地(Local)模式运行,也可以使用伪分布式模式来运行;当以分布式集群部署的时候,可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式(Spark自带的模式)、YARN-Cli...
Spark的运行架构分析(二)之运行模式详解
在上一篇博客 spark的运行架构分析(一)中我们有谈到Spark的运行模式是多种多样的,那么在这篇博客中我们来具体谈谈Spark的运行模式 一:Spark On Local 此种模式下,我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置,只要将Spark包解压即可使用,运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-sh...
Spark的运行架构分析(一)之架构概述
1:Spark的运行模式 2:Spark中的一些名词解释 3:Spark的运行基本流程 4:RDD的运行基本流程 一:Spark的运行模式 Spark的运行模式多种多样,灵活多变,部署在单机上时,既可以用本地模式运行,也可以用伪分布模式运行,而当以分布式集群的方式部署时,也有众多的运行模式可供选择,这取决于集群的...
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