Spark架构体系

最新推荐文章于 2025-05-20 18:12:09 发布
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文章标签： spark 架构 大数据
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StandAlone模式是spark自带的集群运行模式，不依赖其他的资源调度框架，部署起来简单。

StandAlone模式又分为client模式和cluster模式，本质区别是Driver运行在哪里，如果Driver运行在SparkSubmit进程中就是Client模式，如果Driver运行在集群中就是Cluster模式

standalone client模式

standalone cluster模式

Spark On YARN cluster模式

Spark执行流程简介

  • Job：RDD每一个行动操作都会生成一个或者多个调度阶段 调度阶段（Stage）：
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第10章 Spark（全面解读Spark架构体系）
wyz191的专栏
04-30 4394
概述 Spark简介 Spark诞生于2009年美国加州伯克利分校的AMP实验室，基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark最初的设计目标是使数据分析更快----不仅程序运行速度要快，程序编写也要能快速、容易。为了使程序运行更快，Spark提供了内存计算，减少了迭代计算时的IO开销；而为了使程序编写更为容易，Spark使用简练、优雅的Scala编写，基于Scala提供了交互式的编程体系。 Spark具有如下4个主要特点： （1）运行速度快 ...
Spark架构体系：数据库
BitCodeW的博客
09-13 388
尽管Spark被广泛用于大数据处理和机器学习任务，但它也可以与各种数据库系统集成，以便进行数据的存储和查询。通过与数据库的集成，可以将数据从数据库中读取到Spark中进行分析，并将处理结果写回到数据库中。通过使用Spark的强大数据处理和分析能力，结合数据库的存储和查询功能，可以构建强大的数据处理和分析应用程序。在上述代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后设置了应用程序的名称和运行模式。方法，我们指定了写入模式为覆盖模式，即如果目标表已经存在，则先删除原有数据再写入新数据。
Spark基本架构及原理
zjh_746140129的博客
05-26 6796
目标：Spark概述Spark基本概念运行流程及特点spark 与 hadoopRDD运行流程Spark三大类算子Spark StreamingSpark概述：Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类 Hadoop MapRedduce的通用并行框架，Spark拥有Ha...
简述Spark基础及架构
我玩的很开心的博客
08-04 3010
简述Spark基础及架构一、spark简介二、spark技术栈三、spark架构 一、spark简介 spark是基于内存的分布式计算框架，特点是快速、易用、通用及多种运行模式。 快速： 基于内存数据处理，比MR快100个数量级以上（逻辑回归算法测试） 基于硬盘数据处理，比MR快10个数量级以上 易用: 支持Java、Scala、Python、R语言 交互式shell方便开发测试 通用性: 一栈式解决方案：批处理、交互式查询、实时流处理、图计算及机器学习 多种运行模式： YARN、Mesos
Spark 运行架构
好记性不如烂笔头
07-23 1468
Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准的 master-slave 结构。上图中的 Driver 表示 master ，负责管理整个集群中的作业任务调度；Executor 则是 slave，负责实际执行任务；
Spark系列之Spark体系架构
luoyepiaoxue2014的博客
11-28 1573
Spark系列之Spark体系架构
Spark 体系架构
Miracle_shen的博客
02-26 3100
首先来看一张Spark 1.3.0 官方给出的图片，如下： 在这张图中，你会看到很多的术语 ，诸如“executor”, “task”, “cache”, “Worker Node” 等。原作者表示，在他开始学spark的时候，上述图是唯一一张可以找到的图片（Spark 1.3.0），形势很不乐观。更加不幸地是，这张图并没有很好地表达出Spark内在的一些概念。因此，通过不断地学习，
Spark运行架构
weixin_44870066的博客
10-20 1587
Spark运行架构
Spark 基本架构及运行原理
热门推荐
12-08 5万+
Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）。其中，集群资源管理器可以是Spark自带的资源管理器，也可以是YARN或Mesos等资源管理框架。 与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：一是利用多线程来执行具体的任务（Hadoop MapReduce采用的是进程模型），减少任务的启动
基于spark技术体系，如何搭建大数据平台架构？
06-23
基于spark技术体系，如何搭建大数据平台架构？ 基于spark技术体系，如何搭建大数据平台架构？ 基于spark技术体系，如何搭建大数据平台架构？ 基于spark技术体系，如何搭建大数据平台架构？ 基于spark技术体系，如何...
Spark体系架构.docx
10-14
总结来说，Spark的体系架构设计是围绕着高效的数据处理和内存管理进行的。通过合理的内存分配，Spark能够在内存中快速处理大量数据，同时通过Shuffle机制灵活地进行数据重分布。理解Spark的内存模型和Shuffle过程...
【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
05-16 214
DAG，全称 Directed Acyclic Graph（有向无环图），在 Spark 中用于表示 RDD（弹性分布式数据集）之间的依赖关系。每个节点代表一个 RDD，边表示 RDD 之间的转换操作。Spark 通过构建 DAG 来规划任务的执行路径，从而实现高效的任务调度和容错机制。DAG 和宽窄依赖是 Spark 的核心概念，直接影响任务的执行效率和性能优化策略。通过理解和合理利用这两个概念，可以有效地优化 Spark 程序的执行性能。
大数据技术全景解析：Spark、Hadoop、Hive与SQL的协作与实战
a6181816的博客
05-07 2595
• MapReduce（计算框架）：笨拙但可靠的搬运工，通过“分箱-搬运-汇总”完成批量任务（如统计年度销售额）。• HDFS（分布式存储）：像一个无限扩展的仓库，能容纳PB级数据（如10年电商订单原始日志）。• 服务层：Presto/Trino（交互式查询）+ MySQL（结果集服务）。• 存储层：HDFS（低成本PB级存储）+ 对象存储（如AWS S3）。• 冷数据存储：存储历史日志、备份数据（如法律要求的10年交易记录）。• 数据仓库：将杂乱数据整理成带标签的表格（如“用户表”“订单表”）。
Spark离线数据处理实例
最新发布
2401_87241283的博客
05-20 682
Spark离线数据处理实例
Spark(29)基础自定义分区器
2401_82393217的博客
05-17 571
这就类似于 Spark 中的分区，每个分区的数据可以在不同的计算节点上同时进行处理，从而加快整个数据处理的速度。MyPartitioner类继承自Partitioner，实现了numPartitions方法指定分区数量为 3 ，实现getPartition方法，根据球队名称判断分区索引，湖人对应分区 0，火箭对应分区 1，其他球队对应分区 2。在 Spark 中，RDD 是数据的集合，它会被划分成多个分区，这些分区可以分布在不同的计算节点上，就像图书馆的书架分布在不同的房间一样。
Spark，数据清洗
2402_87076376的博客
05-16 617
eg：如下姓名+年龄+性别 而数据中我们可明显看到第2,7行数据是错误的，现在我们把它洗掉。coalesce(1)这个方法可以让结果全部保存在一个文件中。运行结果：可以看到“脏”数据已经被洗出去了。如何把清洗之后的数据保存到一个文件中？先创建一个文档然后写几条数据。
Spark，SparkSQL操作Mysql， 创建数据库和表
2402_87076376的博客
05-16 698
通过命令：show databases;2.想我上面输出了有结果的即证明有，使用下列命令删除即可。8.查看临时密码（eg：我的临时密码在最下面）6.后输入以下5条命令安装mysql。3.进入我们常用存放压缩包的地方。SparkSQL操作Mysql。1.查看系统内是否有mysql。使root允许任意ip连接。4.将压缩包拖入后解压。7.安装后初始化数据库。
Spark，连接MySQL数据库，添加数据，读取数据
2401_87076425的博客
05-18 631
val writeMode = "append" // 写入模式：append（追加）、overwrite（覆盖）、ignore（忽略重复）、errorIfExists（冲突报错）.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") // 驱动类（可选，Spark会自动推断）.option("partitionColumn", "id") // 分区字段（需为数字类型）.option("numPartitions", "4") // 分区数（并行度）
Spark处理过程-转换算子
2401_84985118的博客
05-14 636
它的核心作用是对具有相同键的所有值进行聚合操作，通过用户提供的聚合函数将这些值合并成一个结果，从而实现数据的归约和统计。作用：对 RDD 中的每个元素应用给定的函数 f，将每个元素转换为另一个元素，最终返回一个新的 RDD。作用：筛选出 RDD 中满足函数 f 条件（即 f 函数返回 true）的元素，返回一个新的 RDD，新 RDD 中的元素类型与原 RDD 相同。作用：对 RDD 中的每个元素应用函数 f，函数 f 返回一个可遍历的集合，然后将这些集合中的元素扁平化合并成一个新的 RDD。
Spark架构解析：内存计算与生态体系
Spark生态体系包括Shark（SQL支持）、Bagel（图计算框架）以及Spark Streaming（实时计算）。Shark作为Hive on Spark，提供了HiveQL接口并优化了数据缓存，而Bagel是轻量级的Pregel实现，Spark Streaming则利用小...
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