spark原理解析

最新推荐文章于 2021-01-29 09:55:40 发布
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driver创建sparkContext,sparkContext向master申请资源，申请完资源之后，启动worker上面的excutor进程，启动之后，资源准备好了，等待driver把任务提交，sparkContext开始构建DAG,然后划分stage，将任务切分成task进行提交

Spark底层原理详细解析
JavaShark的博客
05-27 2649
Spark简介 Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。 Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行，有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。 Spark运行流程 具体运行流程如下： SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行E
Spark工作原理及基础概念（超详细！）
bhegi_seg的博客
06-12 4972
Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。 Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming，MLlib，GraphX成功解决了大数据领城中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。 Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而
Spark原理简述
paparuazi的博客
09-22 416
1.1 spark 运行原理 底层详细细节介绍: 我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群）申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Execu
spark基本原理理解（好文章汇总）
qq_39809613的博客
07-01 460
一，Spark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。 1，高效性 不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。 2...
Spark原理详解
cjmn1168的博客
09-10 283
Hadoop存在缺陷： 基于磁盘，无论是MapReduce还是YARN都是将数据从磁盘中加载出来，经过DAG，然后重新写回到磁盘中 计算过程的中间数据又需要写入到HDFS的临时文件 这些都使得Hadoop在大数据运算上表现太“慢”，Spark应运而生。 Spark的架构设计： ClusterManager负责分配资源，有点像YARN中ResourceManager那个角色，大管家握有所有的干活的资源，属于乙方的总包。 WorkerNode是可以干活的节点，听大管家ClusterM..
Spark原理总结
_wells的博客
07-30 953
一、Spark 是什么 　 　Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有hadoop MapReduce所具有的优点，但和MapReduce 的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapRe
spark-原理总结
weixin_42782897的博客
05-14 517
一、总体框架结构图 由上图我们可以看到Spark应用程序架构主要由Driver Program和Executor构成，Driver负责运行main()和创建SparkContext，Executor主要负责执行Task任务。 二、各大重要组件和概念 2.1 重要概念 概念 功能 Application 用户定义的Spark应用程序，用户提交后，Spark会为应用分配...
Spark原理解析
12-23
一个大牛写的Spark原理解析，中文的，主要包括以下几个方面： 1-Overview 概览 2-JobLogicalPlan Job逻辑执行图 3-JobPhysicalPlan Job物理执行图 4-shuffleDetails Shuffle过程 5-Architecture 架构 6-...
spark运行原理解析
09-07
### Spark运行原理解析 #### 一、Spark简介与核心价值 Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了统一的数据处理接口，能够支持多种类型的数据处理任务，如批处理、流处理、交互式查询以及机器学习等。Spark的...
Spark内核解析.docx
12-13
《Spark内核解析》 Spark作为大数据处理领域的明星框架，其内核设计的高效和灵活性使其在处理大规模数据时展现出卓越性能。Spark的核心运行机制主要包括Spark核心组件、任务调度、内存管理和核心功能的运行原理。...
精选资源
spark sql解析-源码分析
03-16
在这个源码分析中，我们将深入探讨Spark SQL的工作原理、主要组件以及其解析过程。 1. **DataFrame API**：DataFrame是Spark SQL的核心概念，它是一种分布式数据集合，提供了类似SQL的API用于数据操作。DataFrame是...
spark以及mr的个人心得
03-24
描述自己对spark以及mr的个人心得总结,对spark优化,mr的主体流程的所有解读
Spark底层原理详细解析(深度好文，建议收藏)
yuan_more的博客
01-29 1980
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Spark内核解析之(4)SparkContext原理分析
weixin_43520450的博客
09-15 513
在 Spark 中由 SparkContext 负责与集群进行通讯、资源的申请以及任务的分配和监控等。当 Worker 节点中的 Executor 运行完毕 Task 后，Driver 同时负责将SparkContext 关闭。通常也可以使用 SparkContext 来代表驱动程序（Driver）。 下图为SparkContext 与集群交互流程图： SparkContext 是用户通往 Spark 集群的唯一入口，可以用来在 Spark 集群中创建 RDD、累加器和广播变量。SparkContext
Spark基本原理（一）
1392252267@qq.com
12-09 664
1、Hadoop中的MR与Spark有什么区别？为什么Spark有优势？ MR的大致过程是： Map端从HDFS中读取到文件，并简单的进行数据处理，处理后将结果Spill（溢写）到磁盘；Reduce从磁盘读取Map产生的结果，进行处理后通常还是写回到HDFS上。 这样的处理过程会多次的进行磁盘读写，而磁盘读取速度远远低于内存，所以性能有一定的瓶颈。 Spark是使用内存对数据进行操作，输入...
SparkContext详解
kamisamak的博客
04-27 1178
简介 SparkContext是spark功能的主要入口。其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用stop()来关闭之前的SparkContext。 每一个Spark应用都是一个SparkContext实例，可以理解为一...
Spark-submit提交源码解析、DAGScheduler, TaskScheduler
.
03-03 597
##spark-yarn-cluster模式 bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --num-executors 2 \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \ 10...
spark原理：概念与架构、工作机制
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qq_38048590的博客
09-03 2万+
一、Hadoop、Spark、Storm三大框架比较 Hadoop:离线海量数据批处理,基于磁盘的 Spark：基于内存。 Spark特点：运行速度快，使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算， 2、容易使用：多种语言编程，通过spark shell进行交互式编程 3、通用性：提供了完整而强大的技术栈，包括sQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件 4、运行模式多样：可运行在独立集...
Spark 必备基本原理
算法channel
07-10 348
本文主要来自厦门大学林子雨老师的《Spark编程基础》课程读书笔记一，Spark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。1，高效...
深入解析Spark运行原理及架构设计
Spark 是一种开源的大数据处理框架，最初由加州大学伯克利分校的 AMP 实验室开发，现在已经被 ...对于已经对 Spark 有了基础了解的用户，深入学习 Spark 的架构和原理能够帮助他们在大数据处理和分析的道路上走得更远。
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