Spark-Yarn架构介绍
1.简介 MapReduct框架从hadoop-0.23版本以后发生了重大的变革, 新的计算框架我们称为MapReudce 2.0 或者 YARN(Yet-Another-Resource-Negotiator) 这篇文章主要是简单的介绍YARN的架构, 因为后续我们都会使用YARN提交Spark程序 MapReduct 2.0最主要的变革是把资源分配和任务调度隔离. 一个全局的资源管理称为Re....
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...
Spark-再接着上次的Lamda架构
日志分析 单机日志分析,适用于小数据量的。(最大10G),awk/grep/sort/join等都是日志分析的利器。 例子: 1、shell得到Nginx日志中访问量最高的前十个IP cat access.log.10 | awk '(a[$1]++) END (for(b in a) print b"\t"a[b])' | sort -k2 -r | head -n 10 2、p...
Spark随谈(一)—— 总体架构
Spark是一个小巧玲珑的项目,由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala,项目的core部分的代码只有63个Scala文件,充分体现了精简之美。 Spark之依赖 (1)Map Reduce模型 作为一个分布式计算框架,Spark采用了MapReduce模型。在它身上,Google的Map Reduce和Hadoop的痕迹很重,很明显,它并非一个大的创新,而.....
Spark on Yarn 架构解析
。 一、Hadoop Yarn组件介绍: 我们都知道yarn重构根本的思想,是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件。新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。 主要包含三个组件ResourceManager 、NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container. 1.ResourceM...
Hive架构及Hive On Spark
Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下,数据是经过序列化后存储在该目录中。同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中,如NFS或本地文件系统。 (2)Partition(分区):Hive中的分区类似于RDBMS中的索引,每个Partition都有一个对应的目录,查询的时候可以减少数据的规模。 (3)Bucket(桶):即使将数据分区后....
Spark技术内幕:Worker源码与架构解析
首先通过一张Spark的架构图来了解Worker在Spark中的作用和地位: Worker所起的作用有以下几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的指令,启动或者杀掉Driver 3. 报告Executor/Driver的状态到Master 4. 心跳到Master,心跳超时则Master认为Worker已经挂了不能工作了 5. 向GUI报告W.....
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