基本概念 理解Spark的运行模式涉及一系列概念： （1）Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型：1. Standalone, Spark原生的资源管理；2....（9）RDD：Spark的基本数据操作抽象，可以通过一系列算子进行操作。RDD是Spark最核心的东西，可以被分区、被序列化、不可变、有容错机制，并且能并行操作的数据集合。.../bin/spark-submit --master local[*] # 以CPU个数个线程本地运行 spark://HOST:PORT Spark独立部署模式，需要部署Spark到相关节点，...spark.master --master spark://xx:7077 mesos://HOST:PORT Mesos模式，需要部署Spark和Mesos到相关节点。...工作流程 无论运行在哪种模式下，Spark作业的执行流程都是相似的，主要有如下八步： 客户端启动，提交Spark Application, 一般通过spark-submit来完成。
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Spark中的RPC交互过程 1....概述 Spark-1.6以后RPC默认使用Netty替代Akka，在Netty上加了一层封装，为实现对Spark的定制开发，所以了解Spark中RPC的原理还是有必要的 Akka是一个异步的消息框架，所谓的异步...早期Spark大量采用Akka作为RPC。Netty也是一个知名的高性能，异步消息框架，Spark早期便使用它解决大文件传输问题，用来克服Akka的短板。...根据社区的说法，因为很多Spark用户饱受Akka复杂依赖关系的困扰，所以后来干脆就直接用Netty代替了Akka。 2. Spark 1.6+ 中的RPC ?...继续看RpcEndpoint特质的定义： private[spark] trait RpcEndpoint { //当前RpcEndpoint注册到的RpcEnv主子，可以类比为Akka中的actorSystem
Shuffle原理有助于优化Spark应用程序。...1.2 Spark Shuffle的基本原理与特性 ?...1.4.3 Unsafe Shuffle 从spark 1.5.0开始，spark开始了钨丝计划(Tungsten)，目的是优化内存和CPU的使用，进一步提升spark的性能。...从spark-2.0.0开始，spark把Hash Shuffle移除，可以说目前spark-2.0中只有一种Shuffle，即为Sort Shuffle。 2....Accumulators 累加器，功能和名字差不多，可以在并行的情况下高效的进行累加 参考 Spark Shuffle 原理 Spark Shuffle原理及相关调优 官方文档
Spark 专业术语定义 1.1 Application：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。...Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示。 ?...Spark 应用程序的运行环境。...Spark运行基本流程 ? ? 3....Spark核心原理透视 4.1 计算流程 ?
Spark的基本工作原理 1、分布式 2、主要基于内存（少数情况基于磁盘） 3、迭代式计算 1.png
本文依次从spark生态，原理，基本概念，spark streaming原理及实践，还有spark调优以及环境搭建等方面进行介绍，希望对大家有所帮助。...spark 生态及运行原理 Spark 特点 运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。...Spark Streaming运行原理 spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark...从原理上看，把传统的spark批处理程序变成streaming程序，spark需要构建什么？...具体streaming的详细原理可以参考广点通出品的源码解析文章： https://github.com/lw-lin/CoolplaySpark/blob/master/Spark%20Streaming
Spark netty RPC 通信原理 通信是分布式程序的血液和神经，就好比大脑发出的执行需要通过神经和需要才能传递到手脚进行执行。可见好的通信能力是分布式系统的重重之中。...回顾Spark的通信的进化史，在Spark1.6之前，Spark的Rpc是基于Akka来实现通信的。...Spark的Akka配置是针对Spark自身来调优的，会跟用户自己代码中的Akka配置冲突。 Spark用的Akka特性很少，这部分特性很容易自己实现。...综上，在Spark2.xx中，spark基于netty，参照akka实现了Spark自己的RPC通信框架。 目前在spark中通信模块主要在core和network-common 模块中。...了解了Spark实现akka的通信原理进行节点间通信与并发处理。
经过几天闲暇时间的学习，终于又理解的深入了一些，关于Spark Client如何提交作业也更清晰了点。
Broadcast 是 Spark 常用的特性，本文不打算介绍什么是 Broadcast 及如何使用它，只希望能以下面这张图对 Broadcast 的基础知识和工作原理进行描述： ?
2.划 分 调 度 阶 段 spark是资源调度是粗粒度的，我们这里不讨论资源申请，当我们提交一个任务之后（此时资源应该都是在集群中申请好了），Spark首先会对我们的作业任务划分调度阶段，而这个调度阶段的划分是由...（至于其中失败重试的机制不做讨论） 到此，stage提交的基本情况我们已经了解，但是对于一个了解spark的人来说，我们熟悉的task还没有出现，接下来，我们就来看看stage的task的执行流程吧。...(1) 生成结果大小大于1GB结果直接丢弃，该配置项可以通过 spark . driver.maxResultSize进行设置。...128 MB -200 KB )时，会把该结果以taskld 为编号存入到 BlockManager 中，然后把该编号通过 Netty 发送给 Driver终端点，该阈值是 Netty 框架传输的最大值 spark
通过文章“【Spark教程】核心概念RDD”我们知道，Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark任务调度则为Spark核心实现的重要一环。...基于Spark的任务调度原理，我们可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。...Spark的任务是线程级别的。...Spark Schedule算是Spark中的一个大模块，它负责任务下发与监控等，基本上扮演了Spark大脑的角色。...了解Spark Schedule有助于帮助我们清楚地认识Spark应用程序的运行轨迹，同时在我们实现其他系统时，也可以借鉴Spark的实现。
参见书籍 《图解Spark:核心技术与案例实战》 要点概述 ** 作业(Job)提交后由行动操作触发作业执行，根据RDD的依赖关系构建DAG图，由DAGSheduler(面向阶段的任务调度器)解析 *...划分调度阶段 Spark调度阶段的划分在DAGScheduler中的handleJobSubmitted方法中根据最后一个RDD生成ResultStage阶段开始的。
Spark Streaming内部的基本工作原理如下：接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，比如每收集1秒的数据封装为一个batch，然后将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，...RDD是Spark Core的核心抽象，即，不可变的，分布式的数据集。DStream中的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。...但是，在底层，其实其原理为，对输入DStream中每个时间段的RDD，都应用一遍map操作，然后生成的新的RDD，即作为新的DStream中的那个时间段的一个RDD。...底层的RDD的transformation操作，其实，还是由Spark Core的计算引擎来实现的。...Spark Streaming对Spark Core进行了一层封装，隐藏了细节，然后对开发人员提供了方便易用的高层次的API。
公开，并提供相同的部署方案，使得Spark的工程应用领域变得更加广泛。...本文主要分以下章节： 一、Spark专业术语定义 二、Spark运行基本流程 三、Spark运行架构特点 四、Spark核心原理透视 一、Spark专业术语定义 1、Application：Spark应用程序...Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示: 2、Driver：驱动程序 Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，...如图所示: 四、Spark核心原理透视 1、计算流程 2、从代码构建DAG图 Spark program Val lines1 = sc.textFile(inputPath1). map(···)...10、任务调度总体诠释 加米谷大数据Spark核心原理透视系列一：Spark运行原理。有兴趣请关注加米谷大数据，下集将讲解Spark运行模式。
Authors Weibo Id Name @JerryLead Lijie Xu Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优...不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解 job 从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。...从一个典型的 job 例子入手，逐渐讨论 job 生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。...因为 Spark 社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与 Spark 版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。...具体内容如下： Overview 总体介绍 Spark详解01概览|Spark部署|执行原理 Job logical plan 介绍 job 的逻辑执行图（数据依赖图） Spark详解02Job
上一章节详细讲了Spark的运行原理，没有关注的童鞋可以关注加米谷大数据查看上一章节的详细内容。通过Spark运行原理的讲解大家了解了Spark在底层的运行，那Spark的运行模式又是什么样的呢？...1、Spark运行模式主要分为以下几种，如图所示。 2、Spark on Standalone 模式 Standalone模式如下图所示。...4、Spark on Yarn-Client 模式 1）Yarn-Client 第一步：Spark Yarn Client向Yarn的ResourceManager申请启动Application Master...5、Spark on Yarn-Cluster模式 1）Yarn-Cluster 第一步：Spark Yarn Client向Yarn中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster
0 1Spark优势特点 作为大数据计算框架 MapReduce 的继任者，Spark 具备以下优势特性。...0 3 通用性 Spark 提供了统一的解决方案。...Spark 可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。...0 4 兼容性 Spark 能够跟很多开源工程兼容使用。...0 5 Spark部署模式 Local：本地运行模式，非分布式。 Standalone：使用 Spark 自带集群管理器，部署后只能运行 Spark 任务。
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。...本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。...在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务...Spark 对堆内内存的管理是一种逻辑上的”规划式”的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都由 JVM 完成，Spark 只能在申请后和释放前记录这些内存，我们来看其具体流程： (1) 申请内存： Spark...所以要想充分发挥 Spark 的性能，需要开发者进一步了解存储内存和执行内存各自的管理方式和实现原理。 3.
在大数据的诸多技术框架当中，Spark发展至今，已经得到了广泛的认可。Hadoop与Spark可以说是大部分企业级数据平台的主流选择，基于不同的应用场景，结合实际需求，来选择相应的技术架构。...今天我们来聊聊Spark运行原理。 Spark继承了Hadoop MapReduce的特性，是典型的master/worker架构。...Spark在master上创建Spark context，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。...，比如Yarn和Mesos，这也是为什么有说法，Spark可以自己独立运行，也可以与Hadoop集成协同。...关于Spark运行流程，相信看完今天的分享内容，大家也都能够有比较清楚的认识了。Spark是大数据当中必须掌握的核心技术框架，对于运行原理、架构设计等，都需要牢牢掌握。
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