Xlucas的博客

SparkContext主要介绍下面几个点TaskSchedulerDAGSchedulerSparkUI环境是spark1.6.3TaskScheduler初始化机制createTaskScheduler()->TaskSchedulerImpl->SparkDeploySchedulerBackend->initialize()->ScheduleP...

join cogroup cartesian coalesce repartitionpackage com.paic.Spark;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;imp...

1、部署及程序运行 YARN cluster模型，顾名思义就是通过Hadoop YARN框架来调度spark应用所需的资源，要将Spark集群运行在YARN模式下，首先需要部署一个YARN集群提供该模式使用，在实际应用中，这两者的因果关系往往是反过来的，这是因为用户有一个Hadoop YARN集群，因此希望将spark也纳入YARN的调度管理中，这样有利于系统的资源共享， 打包 对于spark

调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本

Standalone模式 在Spark Standalone模式中，spark集群有Master节点和worker节点组成，用户程序通过与master节点交互，申请所需的资源，Worker节点负责具体executor的启动运行。 以WordCount为例，Standalone模式下的应用程序的启动命令如下 ./bin/run-example org.apache.spark.examp

部署及程序运行 Local模式，就是运行在本地，如果不加任何配置，Spark模式设置为Local模式，以WordCount为例，Local模式下的应用程序的启动命令如下 ./bin/run-example org.apache.spark.examples.JavaWordCount local 在WordCount代码的具体实现中，是根据用户传入的参数来选择运行的模式的，如果需要自己在代码中

核心 1、介绍Spark的运行模块有哪几种 2、TaskScheduler和TaskSchedulerBackend介绍 3、Executor介绍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以供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度既可以依赖于外部的资源调度框架，

1：基本术语 Application： 基于Spark的用户程序，包含了一个driver program 和 集群中多个的executor Driver Program ：运行Application的main()函数并且创建SparkContext，通常用SparkContext代表Driver Program Executor： 是为某Application运行在worker node上的一

一般情况下面RDD包括5个接口partition 分区，一个RDD会有一个或者多个分区 preferredLocations(P) 对于分区P而言，返回数据本地化计算的节点 dependencies() RDD的依赖关系 compute(p,context)

核心 1、什么是广播变量 2、为什么需要广播变量 3、案例什么是广播变量 Spark有两种共享变量——累加器、广播变量。广播变量可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。为什么需要广播变量 Spark中分布式执行的代码需要传递到各个Executor的Task上运行。对于一些只读、固定的数据(比如从DB中读出的数据),每次都需要Driver广播到各

控制操作 control operation1、cache(): this.type 2、persist(): this.type 3、persist(newLevel: StorageLevel, allowOverride: Boolean): this.type在spark中对RDD进行持久化操作是一项非常重要的功能，可以将RDD持久化在不同层次的存储介质中，以便后续的操作能够重复使用，这

repartition(numPartitions: Int):RDD[T] coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false):RDD[T]repartition和coalesce是对RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现，所以这里主要讨论coalesce合并函数该如何

1、如果本地运行出现下面这个错误： ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path原因：本地没有hadoop环境信息：解决方案： 1.下载winutils的windows版本 GitHub上，有人提供了winutils的windows的版本，项目地址是：https://github...

基本Transformation使用 1、map 2、filter 3、flatMap 4、mapPartitions 5、mapPartitionsWithIndex 6、sample案例和注释package com.paic.Spark;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.j...

union intersection distinct mapToPair groupByKey reduceByKey sortByKey aggregateByKeypackage com.paic.Spark;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;...

本文主要介绍了spark运行的大概流程。已经每个组件大概做了什么工作1、Spark-submit提交的时候有多种方式，其实会通过反射的方式，创建和构造一个DriverActor进程出来2、在构造SparkContext的时候，构造出DAGScheduler和TaskScheduler3、DAGScheduler会将job划分为多个stage，然后每个stage创建一个Taskset4、T...

Spark中topN和groupTopn讲解说谎和沉默可以说是现在人类社会里日渐蔓延的两大罪恶。事实上，我们经常说谎，动不动就沉默不语。——村上春树本文主要介绍了Spark中去topN的操作和分组取topN的操作topN的实现思路：1、首先我们需要采用PairRDD的方式来存储数据对象，PairRDD里面的key和value尽量都保存成一样的2、在采用sortByKey对key进行排序3、在采用M...

二次排序原理二次排序就是首先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序，注意不能破坏第一次排序的结果例如输入这样的文件，xlucas1 18 aaxlucas2 18 bbxlucas 19 ccaa 20 xlucasaa 17 xlucasxlucas1 17 ccyy 29 xlucas希望输出的结果是从大到小排序yy 29 xlucasxlucas...

        Spark一个非常重要的特性就是共享变量。默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。    Spark...

          Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景...

之前我们写过简答的worldcount统计的代码，但是我们如何做到按照value来排序呢？？伪代码如下 // 执行我们之前做过的单词计数 JavaRDD<String> lines=line.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override ...

主要讲解一下reduce,collect,count,take,saveAsTextFile,countByKeyreduce讲解 // 使用reduce操作对集合中的数字进行累加 // reduce操作的原理： // 首先将第一个和第二个元素，传入call()方法，进行计算，会获取一个结果，比如1 + 2 = 3 //...

RDD的创建方式1、集合创建RDD2、使用本地文件创建RDD3、使用HDFS文件创建RDD集合创建RDD1、如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中的部分数据会到一个节点上，而另一部分数据会到其他节点上。然后就...

主要介绍Scala来写spark代码的流程package com.xlucas import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * Created by Xlucas on 2018/12/16. */ object WordCo...

主要讲解一下map,filter,flatMap,groupByKey,reduceByKey,sortByKey,join，cogroupmap讲解List<Integer> list= Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); JavaRDD<Integer> line=sc.parallelize(list); ...

package com.xlucas;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;impor...

核心 transformations操作 map(func) 返回一个新的RDD，这个函数的主要功能是对所有元素进行参数上的操作 对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象 例如 val rdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4)).map(x=>2*x).collect 这个是对数据 1,2,3,4进行map操作，里面的函数是2*x就是每个元素都

核心 1、介绍spark的内核集群模式是Standalone的 ● Driver：就是我们用来提交编写的Spark程序的一台机器，在Driver中最重要的一件事—创建SparkContext ● Application ：就是我们编写的程序，类里面创建了SparkContext的程序 ● spark-submit: 就是用来向Spark集群提交application的程序，spa

核心 1、介绍SparkSQL中的2中RDD转换成DataFrame的方式 2、使用反射推理模式 3、以编程的方式指定schemaSpark SQL支持将现有RDD转换为DataFrames的两种不同方法。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD模式。当您在编写Spark应用程序时已经知道架构时，这种基于反射的方法会导致更简洁的代码，并且可以很好地运行。 创建DataFrames的第

1、Spark Streaming简介1.1 概述Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join和window等高级函数进行复杂算

Spark Streaming属于Spark的核心api，它支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理。 它可以接受来自Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ和TCP Socket的数据源，使用简单的api函数比如 map, reduce, join, window等操作，还可以直接使用内置的机器学习算法、图算法包来处理数据。 它的工作流程像下面的图所示一样，接受到实时数据后，给

问题导读1.spark中什么是Application？ 2.spark中什么是Driver Program？ 3.Executor负责什么？ 4.什么是Stage？ 5.客户Spark程序（Driver Program）来操作Spark集群是通过哪个对象来进行的？ 6.创建SparkContext一般要经过几个步骤？ 7.Spark的运行模式取决于什么？ 8. RDD的共享变量有几种？

问题导读： 1、如何理解Spark模块整体架构？ 2、理解Spark中各个类的功能作用都有什么？ Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储，包括基于Disk的和基于Memory的。用户在实际编程中，面对的是RDD，可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化；持久化的动作都是由Storage模块完成的。包括Shuffle过程中

对于很多刚接触Spark的用户来说，他们可能主要关心数据处理的逻辑，而对于如何高效运行Spark应用程序了解较少。由于Spark是一种分布式内存计算框架，其性能往往受限于CPU、内存、网络等多方面的因素，对于用户来说，如何在有限的资源下高效地运行Spark应用程序显得尤为重要。下面只针对Spark-On-Yarn的一些常用调优策略做详细分析。配置参数优化 资源申请参数 Spark-On-Yarn

RDD的partition分片，每个partition由一个task来处理 //parallelize演示 val num=sc.parallelize(1 to 10) 创建一个1到10的数组，默认和executor的个数一样 val doublenum=num.map(_*2) 数组的每个值乘以 2 val threenum=doublenum.filter(_%3 ==0)

概念 job :包含多个task组成的并行计算，往往由spark action催生 stage job的调度单位，对应于taskset taskset 一组关联的相互之间没有shuffle依赖关系的人去组成的任务集 task 被送到某个executor上的工作单元 通常一个partition上面就是一个task1、spark 程序分2部分，一个是以sparkContext的 Driver

spark运行模式列表 基本上，spark的运行模式取决于传递给sparkcontext的deployMode和master环境变量的值，个别模式还需要辅助的程序接口来配合使用，目前master有LOCAL、YARN 、STANDALONE 、MESOS 模式。而deploy-mode必须是cluster、client的一种 spark 1.6里面用数字表示了启动的模式// Cluste

并行化scala集合 1、spark使用parallelize方法转换成RDD 2、val rdd1=sc.Parallelize(Array(1,2,3,4,5)) 3、val rdd2=sc.Parallelize(List(0 to 10),5) 4、参数slice是对数据集切片，每一个slice启动一个task进行处理hadoop数据集 1、spark可以将任何hadoop所支持

1、spark应用程序有两部分组成： –driver –executor 2、spark应用程序基本概念 application：基于spark的用户程序，包含了driver program和集群中多个executor driver program：运行application的main()函数并且创建sparkcontext，通常用sparkcontext代表driver program