为什么考察Spark？ Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。 高效性。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。...24、哪些代码在driver上执行，哪些代码在executor上执行? 概括来说，driver执行的就是main方法中除了RDD算子中的代码块以外的所有代码块，并且只执行一次。...Spark的每个batch在执行的时候先执行driver中的代码，然后遇到action操作再去划分DAG图，将具体执行算子分发到各个executor上执行。 25、Spark配置的优先级？...后续，当Batch Job触发后，这些数据会被转移到剩下的Executor中被处理。...执行过程 28、为什么要进行序列化？ 序列化可以对数据进行压缩减少数据的存储空间和传输速度，但是数据在使用时需要进行反序列化，比较消耗CPU资源。 29、Spark如何提交程序执行？
对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage； 对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD...同时，在Spark内部，多个算子之间的数据沟通是通过内存或者网络进行直接传输的，避免了低效的硬盘传输。 为什么可以内存传输或者网络直传呢？ Spark的最小执行单位是Task也就是单个线程。...一个算子可以被并行执行，每个并行就是一个线程（一个task） 如果算子A的所有Task在Executor1、3中执行，算子B的所有Task运行在Executor2、4中执行。...算子AB的关系是 先计算A然后基于A的结果计算B 那么执行可能为： 如果Executor1和3在同一个节点之上，那么内存传输即可 如果Executor3和5在不同节点上，那么数据走网络传输即可 Spark...，涵盖很多概念，主要如下表格： 1.Application：应用,就是程序员编写的Spark代码,如WordCount代码 2.Driver：驱动,就是用来执行main方法的JVM进程,里面会执行一些
Master和Worker集群资源管理 image.png Master和Worker是Spark的守护进程、集群资源管理者，即Spark在特定模式下正常运行所必须的进程。...如果执行失败，会在其他服务器上重写执行一次（容错处理）。 负责所有执行节点的调度任务； 在job执行过程中,可以打开一个web界面，这就是UI展示。 Driver 是一个线程。...Executor作用： 负责执行spark具体的job任务。 Executor 是一个进程，他们把一个个任务交给 task(线程) 去执行。...生命周期： Driver类似于一个 ApplicationMaster；当有任务执行时会生成一个Driver，任务接收后，会申请注销自己。 Executor 同样如此，随着单个任务完成之后，而消失。...于是Executor会向Driver发送反向请求， 告诉它，我准备好了，你把任务给我吧。 提交Task到Executor中执行。 Driver会将Task提交到Executor中进行执行。
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。...在SparkContext初始化的过程中被实例化，一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler。...；单个分区数据集上的最小处理流程单元。...7、相关代码 TaskSetManager负责管理TaskSchedulerImpl中一个单独TaskSet，跟踪每一个task，如果task失败，负责重试task直到达到task重试次数的最多次数...9、获取任务执行结果 结果DAGScheduler：一个具体的任务在Executor中执行完毕后，其结果需要以某种形式返回给DAGScheduler，根据任务类型的不同，任务结果的返回方式也不同。
Spark相关知识 1.1 为什么整合 Spark 1.2 Spark 简单架构 1.3 Pyspark 原理 1.3.1 架构修改 1.3.2 Driver端 1.3.3 Executor端 1.3.4...如何在 Spark Executor 之上启动用户代码？ MPI 在这个机制中起到什么作用？ 我们在随后一一分析。 1.2 Spark 简单架构 简要来说，Spark分成几个角色： Driver。...这是一个进程，我们编写好的Spark程序在spark-submit提交之后，就是由Driver进程执行。充当Driver的可能是Spark集群的某个节点、比如就是你提交Spark程序的机器。...用户代码经过Spark Driver 调度之后，被封装成若干Task，Driver 再将这些Task信息发给Executor执行，Task信息包括代码逻辑以及数据信息。...比如python调用 a.map(lambda x:(x,1))，则这个rdd的操作会映射到JVM之中被执行。
在 local 模式下，Spark 会使用单个 JVM 进程来模拟分布式集群行为，所有 Spark 组件（如 SparkContext、Executor 等）都运行在同一个 JVM 进程中，不涉及集群间通信...同时，可以模拟集群环境中的作业执行流程，验证代码逻辑和功能。 单机数据处理：对于较小规模的数据处理任务，例如处理数百兆或数个 GB 的数据，可以使用 local 模式进行单机数据处理。...调试和故障排查：在调试和故障排查过程中，使用 local 模式可以更方便地查看日志、变量和数据，加快发现和解决问题的速度。可以在本地环境中模拟各种情况，验证代码的健壮性和可靠性。...Spark 本身设计为单个应用程序对应一个 SparkContext，以便于有效地管理资源和执行作业。...--executor-memory : 指定每个执行器的内存大小。 --executor-cores : 指定每个执行器的核心数。
在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码。...Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。...当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个Task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。 ...因此Executor的内存主要分为三块：第一块是让Task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；第二块是让Task通过shuffle过程拉取了上一个stage的Task的输出后...性能优化 缓存 Spark中对于一个RDD执行多次算子(函数操作)的默认原理是这样的：每次你对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处计算一遍，计算出那个RDD来，然后再对这个RDD执行你的算子操作
cache中，如果内存不够，会LRU释放一部 分，仍有重构的可能 五、Spark系统架构 1.Excutor的内存分为三块： 1)task执行代码所需的内存，占总内存的20%； 2)task通过shuffle...过程拉取上一个stage的task的输出后，进行聚合操作时使用，占20% 3)让RDD持久化时使用，默认占executor总内存的60% 2.Excutor的cpu core： 每个core同一时间只能执行一个线程...六、Spark资源参数和开发调优 1.七个参数 • num-executors：该作业总共需要多少executor进程执行 建议：每个作业运行一般设置5-~100个左右较合适 • executor-memory...：每个executor进程的CPU Core数量，该参数决定每个executor进程并行执行task线程的能力，num-executors * executor-cores代表作业申请总CPU core...通过把Hive的HQL转化为Spark DAG计算来实现 • Spark Streaming： Spark的流式计算框架，延迟在1S左右，mini batch的处理方法 • MLIB： Spark的机器学习库
4.1.1 Driver Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。...Driver在Spark作业时主要负责： 将用户程序转化为任务（job） 在Executor之间调度任务 跟踪Executor的执行情况 通过UI展示查询运行情况 4.1.2 Executor Spark...Executor 节点是一个JVM进程，负责在Spark作业中运行具体任务，任务彼此之间相互独立。...Application Manager Application Manager向Resource Manager注册自己 AM从RM申请容器资源 AM通知 Node Manager 启动容器 应用程序代码在容器中执行...注意，minShare、weight的值均在公平调度配置文件fairscheduler.xml中被指定，调度池在构建阶段会读取此文件的相关配置。
Application：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序。包含， (1) Driver功能代码 (2) 分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。...在SparkContext初始化的过程中被实例化，一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler。 DAGScheduler调度Stage。 2....Task：任务 被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元。...这样只需在单一驱动程序中编程，Spark让代码自动在多个节点上并发执行，即简化并行、移动计算。...只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才会有帮助。 Spark会根据一个针对键的函数对元素进行分组。
spark runtime architecture From Spark in Action Client：客户端进程，负责提交作业 Driver/SC：运行应用程序/业务代码的main()函数并且创建...在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager/ResourceManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext...一个作业job分为多个阶段stages（shuffle，串行），一个stage包含一系列的tasks（并行） Task：被送往各个Executor上的执行的内容，task之间无状态传递，可以并行执行 运行流程...client向YARN的ResourceManager/RM申请启动ApplicationMaster/AM（单个应用程序/作业的资源管理和任务监控） RM收到请求后，在集群中选择一个NodeManager...，AM向RM申请注销并关闭自己 调优 executor配置 spark.executor.memory spark.executor.instances spark.executor.cores driver
可以用下面二个公式来说明spark在executor上的内存分配。 如果程序执行太慢，调优的顺序一般如下： 1，首先调整任务并行度，并调整partition分区。...在spark2.0之后excution内存和storage内存是统一分配的，不必调整excution内存占比，可以提高executor-memory来降低这种可能。...它等于申请到的executor数量和每个executor的core数量的乘积。可以在spark-submit时候用num-executor和executor-cores来控制并行度。...partition分区数量：分区数量越大，单个分区的数据量越小，任务在不同的core上的数量分配会越均匀，有助于提升任务有效并行度。...SQL: 显示各种SQL命令在那些Jobs中被执行。
Spark 在调度侧会做数据本地性的预测，然后尽可能的将这个运算对应的Task调度到靠近这个数据分片的Executor上。...Spark 在执行前通过数据的分区信息进行计算 Task 的 Locality，Task 总是会被优先分配到它要计算的数据所在节点以尽可能地减少网络 IO。...Spark Stage 页面下 Task Page 的详细视图 3.1 问题一：单个 Task 重试为什么失败？...这我们可以从4次的重试的 Executor ID 上进行判断，第0、1和3次是在 ID 6上进行的，而第2次是在 ID 5上发生的。...但这只解释了一个 Executor 所被分配 Task 失败的原因，我们的 Task 还在不同的 executor 上进行过尝试。 3.5 问题5：为什么两个 Executor 上的重试都失败了？
Spark Streaming 跑的数量多了后，资源占用相当可观。 所以便有了要开发一套针对Spark Streaming 动态资源调整的想法。我在文章最后一个章节给出了一个可能的设计方案。...不过要做这件事情，首先我们需要了解现有的Spark 已经实现的 Dynamic Resource Allocation 机制，以及为什么它无法满足现有的需求。...入口 在SparkContext 中可以看到这一行： _executorAllocationManager = if (dynamicAllocationEnabled) {...当调度进程扫描这个到Executor时，会判定时间是不是到了，到了的话就执行实际的remove动作。...在这个期间，一旦有task再启动，并且正好运行在这个Executor上，则又会从removeTimes列表中被移除。 那么这个Executor就不会被真实的删除了。
执行该job时候集群资源不足，导致执行job结束也没有分配足够的资源，分配了部分Executor，该job就开始执行task，应该是task的调度线程和Executor资源申请是异步的；如果想等待申请完所有的资源再执行...2）worker不会运行代码，具体运行的是Executor是可以运行具体appliaction写的业务逻辑代码，操作代码的节点，它不会运行程序的代码的。 4、Spark为什么比mapreduce快？...，也就是当提交spark application的时候，application会将所有的资源申请完毕，如果申请不到资源就等待，如果申请到资源才执行application，task在执行的时候就不需要自己去申请资源...Executor向SparkContext申请Task，Task Scheduler将Task发放给Executor运行同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。...Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。 7、spark on yarn Cluster 模式下，ApplicationMaster和driver是在同一个进程么？
节点 2.1 Driver Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。Driver 在 Spark 作业执行时主要负责： 1....将代码逻辑转化为任务； 2. 在 Executor 之间调度任务（job）； 3. 跟踪 Executor 的执行情况（task）。...2.2 Executor Spark 执行器节点，负责在 Spark 作业中运行具体任务，任务之间相互独立。...因此， RDD 只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建 RDD 的一系列变换序列（每个 RDD 都包含了他是如何由其他 RDD 变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。...可以在Spark作业中加入分析Key分布的代码，使用countByKey()统计各个key对应的记录数 2.
这篇文章是给Spark初学者写的，老手就不要看了。...解决方案 直观的解决方案自然是能够在Executor(JVM)里有个Prodcuer Pool（或者共享单个Producer实例），但是我们的代码都是 现在Driver端执行，然后将一些函数序列化到Executor...Spark的机制是先将用户的程序作为一个单机运行(运行者是Driver)，Driver通过序列化机制，将对应算子规定的函数发送到Executor进行执行。...这里，foreachRDD/map 等函数都是会发送到Executor执行的，Driver端并不会执行。...然而我们并不建议使用pool,因为Spark 本身已经是分布式的，举个例子可能有100个executor,如果每个executor再搞10个connection 的pool,则会有100*10 个链接
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。...在 SparkContext 初始化的过程中被实例化，一个 SparkContext 对应创建一个 DAGScheduler。 ?...一个Stage创建一个TaskSet； 为Stage的每个Rdd分区创建一个Task,多个Task封装成TaskSet 1.15 Task：任务 被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元...Spark运行架构特点 3.1 Executor进程专属 每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行tasks。...4.7 获取任务执行结果 结果DAGScheduler：一个具体的任务在Executor中执行完毕后，其结果需要以某种形式返回给DAGScheduler，根据任务类型的不同，任务结果的返回方式也不同。
仍然一行一行去读，那么就会因为磁盘的IO瓶颈导致效率太低，速度太慢。...###Spark的特点 先进架构 Spark采用Scala语言编写，底层采用了actor model的akka作为通讯框架，代码十分简洁高效。...基于DAG图的执行引擎，减少多次计算之间中间结果写到Hdfs的开销。 建立在统一抽象的RDD（分布式内存抽象）之上,使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景。...Driver将Spark应用程序的代码和文件传送给分配的Executor Executor运行task，运行完之后将结果返回给Driver或者写入HDFS或其他介质。...Spark中的所有“转换”都是惰性的，在执行“转换”操作，并不会提交Job，只有在执行“动作”操作，所有operation才会被提交到cluster中真正的被执行。这样可以大大提升系统的性能。
其中Spark开启DynamicAllocation，maxExecutor=400 ，单个Executor为7Core16GB。 图2 实验运行图 2....4. mapPartitions之殇 相信大部分读者都曾经写过这样的代码，创建一个重量级对象在Partition内完成复用，而不是像map算子那样每处理一行数据创建一个对象。...Spark Pipeline中的mapPartitions 在进行下一部分讲解之前，我们先简要介绍一下Spark的懒执行机制。Spark的算子分为Action和Transformation两大类。...可能触发Spark内存管理的淘汰机制，导致缓存数据多次的IO操作与重复计算。 6....最佳实践 以多输入多输出为例，假设我们需要处理一批单个分区数据量达到千万级别的数据集，以单个分区中每5行数据为一批次，每批次随机输出2行数据，那么在mapPartitions基础上，可以这样写： BatchIteratorDemo
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