SparkContext（Spark上下文） /** * Main entry point for Spark functionality. A SparkContext represents the connection to a Spark * cluster, and can be used to create RDDs, accumulators and broadcast variables on that cluster. * * @note Only one `SparkConte
1、spark的yarn cluster模式和yarn clinet模式的区别： Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext。 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Applica
前言 今天有时间，将自己的笔记分享出来，方便同僚查阅。不断详细与更新中。为了方便，例子都是以Python写的，后续也会有其他语言的版本。 创建编程入口 SparkContext入口 from pyspark import SparkConf, SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setApp
Spark设计理念与基本架构 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/9280006.html 1.基本概念 Spark中的一些概念： RDD(resillient distributed dataset)：弹性分布式数据集。 Partition：数据分区。即一个RDD的数据可以划分为多少个分区。 NarrowDependency：窄依赖，即子RDD依赖
Spark(一): 基本架构及原理 Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同
1）构建sparkContext 2）向资源管理器申请本次Spark运行需要的executor资源，并启动分布在各个节点上的executor 3）sparkContext进行任务拆解，并生达成任务集合（taskSet）并将任务集合交给任务调度器（Task Scheduler） 4）executor向任务调度器申请任务，任务调度器将任务分配给Executor并spa
RDD是弹性分布式数据集，一种特殊集合，可以被缓存支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集 转换操作有： map(func) filter(func) flatMap(func) mapPartitions(func) sample(withReplacement, fraction, seed) union(otherDataset) intersection(otherDataset) distinct([numPa
SparkContext可以说是Spark应用的发动机引擎，Spark Drive的初始化围绕这SparkContext的初始化。 SparkContext总览 sparkcontxt的主要组成部分 sparkEnv：spark运行环境，Executor是处理任务的执行器，依赖于SparkEnv的环境。Driver中也包含SparkEnv，为了保证Local模式下任务执行。此外，Spa
mappartition：把每个分区中的内容作为整体来处理 mapPartitionsWithIndex 函数作用同mapPartitions，不过提供了两个参数，第一个参数为分区的索引。 mappartition之前应该先设置分区repartition partition 分区，默认为1，可以在local[] 设置，也可以parallelize的时候设置 TaskSetM
(e.g. standalone manager, Mesos, YARN) In "cluster" mode, the framework launches the driver inside of the cluster. In "client" mode, the submitter launches the driver outside of the cluster.
集群模式概述oa信用盘源码搭建【地瓜源码论坛diguaym.com】企饿2152876294This document gives a short overview of how Spark runs on clusters, to make it easier to understand the components involved. Read through the application submission guide to learn about launc
上篇《Spark（四十九）：Spark On YARN启动流程源码分析（一）》我们讲到启动SparkContext初始化，ApplicationMaster启动资源中，讲解的内容明显不完整。 本章将针对yarn-cluster（--master yarn –deploy-mode cluster）模式下全面进行代码补充解读： 1）什么时候初始化SparkContext； 2）如何实现Applicat
一、spark概念 官网描述： Apache Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。 二、spark特点 1、高速性 Apache Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化器和物理执行引擎，实现了批处理和流数据的高性能；运行速度是hadoop的100倍以上。 2、易用性 Apache Spark程序可以
1.SparkConf Spark配置对象，设置各种参数，使用kv类型。 2.SparkContext spark主要入口点，代表到spark集群的连接，可以创建 rdd、累加器和广播变量。 每个JVM中只能有一个SparkContext，启动新的SparkContext必须stop的原来的。 val rdd1 = sc.t
一，Spark中的基本概念 二，Spark的运行流程 三，Spark在不同集群的运行架构 3.1 Spark on Standalone运行流程 3.2 Spark on YARN运行过程 正文 文章原文：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8945933.html 一，Spark中的基本概念 在进行Spark的运作流程分析前请看下
在看sparkContext之前，先回顾一下Scala的语法。Scala构造函数分主构造和辅构造函数，辅构造函数是关键字def+this定义的，而类中不在方法体也不在辅构造函数中的代码就是主构造函数，实例化对象的时候主构造函数都会被执行，例： class person(name String,age Int){ println("主
参考： RDD programming guide http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html SQL programming guide http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html we highly recommend you to switch to use Dataset, which has
以下的这篇文章是spark官网关于集群规模的一篇概述，以及一些术语的解释，还有一些图解架构 Cluster Mode Overview 群集模式概述 This document gives a short overview of how Spark runs on clusters, to make it easier to understand the components involved. Read through the
1 详细信息 User class threw exception: java.lang.IllegalStateException: Cannot call methods on a stopped SparkContext. This stopped SparkContext was created at: org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:76) com.wm.bigdata.spark.etl.RentO
SparkContext 1.简介 1.1.tells Spark how to access a cluster (告诉Spark如何去连接集群) 开发过程中使用的运行模式包括local statdalone yarn mesos,设置完之后,spark就知道job作业运行在什么模式之上. 1.2.create a SparkConf(key-value pairs) SparkConf包含了Applicat
解决Spark本地测试异常之 System memory 259522560 must be at least 471859200一、异常如下二、抛出异常原因三、解决办法 一、异常如下 java.lang.IllegalArgumentException: System memory 259522560 must be at least 471859200. Please increase heap size using the --
项目目录如下： 代码： import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount{ def main(args:Array[String]) : Unit ={ val conf=new SparkConf().setAppName("word count").setMaster("local"); val sc=new SparkContext(conf);
HiveContext的使用 HiveContext也是已经过时的不推荐使用。 相关配置 如果想要用spark访问hive的表需要进行一下的配置 1. 拷贝 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml到 ${SPARK_HOME}/conf中 2. 在pom.xml文件中添加一下依赖 示例代码 package com.spark import org.apache.spar
在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。例如，对于Streming，我们需要使用StreamingContext；对于sql，使用sqlContext；对于hive，使用hiveContext。但是随着D
