前言 Spark数据本地化即移动计算而不是移动数据，而现实又是残酷的，不是想要在数据块的地方计算就有足够的资源提供，为了让task能尽可能的以最优本地化级别（Locality Levels）来启动，Spark...NODE_LOCAL：节点本地化，代码和数据在同一个节点中；比如说，数据作为一个HDFS block块在节点上，而task在节点上某个executor中运行；或者是数据和task在一个节点上的不同executor...，数据需要通过网络在节点之间进行传输 ANY：数据和task可能在集群中的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差 这些Task的本地化级别其实描述的就是计算与数据的位置关系，这个最终的关系是如何产生的呢...，第一次计算的数据来源肯定都是通过RDD的preferredLocations方法获取的，不同的RDD有不同的preferredLocations实现，但是数据无非就是在三个地方存在，被cache到内存...延迟调度策略 若spark跑在yarn上，也有两层延迟调度，第一层就是yarn尽量将spark的executor分配到有数据的nodemanager上，这一层没有做到data locality，到spark
sc.clean()函数的作用检测用户构建的函数是否可以序列化，这是因为Spark中的map是一个分布式的函数，最终的执行是在Executor上开线程执行，而我们的函数构建都是在Driver端进行。...map，实际上分发到Worker节点后，执行的任然是scala的map函数。...由于没有定义在分区上的执行函数，也就是只会在分区上执行一次，所以对于资源连接等问题，可以定义在这里，使得一个分区仅仅连接一次，而非每一个元素连接一次。...，并将其铺平（即父分区的多个分区，可能在子分区的一个中）。...repartition 算子 返回一个指定分区的新RDD。repartition内部是调用了coalesce算子，其中shuffle=true, 是强制执行shuffle过程的。
RDD是分布式数据集的抽象 RDD是不可变的数据集合，每个RDD都被分成多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。...这也是RDD为什么能够快速进行大数据分析的原因。...但是Spark 也会有犯傻的时候，默认情况下，Spark 的 RDD 会在每次对它们进行行动操作时重新计算，当然可以人为在多个行动操作中共用一个RDD，将RDD持久化，将RDD缓存到内存中，以分区的形式存储在集群中的各机器上...graph按需计算RDD，并且能在RDD部分数据丢失时进行恢复。...由于行动操作需要生成实际的输出，它 们会强制执行那些求值必须用到的RDD的转化操作。 常用的行动操作：count,reduce,reduceByKey,take ?
概述 推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果，同时会干掉其他...Executor上运行的实例。...spark推测式执行默认是关闭的，可通过spark.speculation属性来开启。...speculatableTasks.isEmpty) { // 获取能在该executor上启动的taskIndex for (index <- speculatableTasks...if canRunOnHost(index)) { // 获取task的优先位置 val prefs = tasks(index).preferredLocations
based on spark-1.5.1 standalone mode 在Spark Application Web UI的 Stages tag 上，我们可以看到这个的表格，描述的是某个 stage...NODE_LOCAL: 数据在同一个节点上。比如数据在同一个节点的另一个 executor上；或在 HDFS 上，恰好有 block 在同一个节点上。...Spark 的调度系统如何产生这个结果，这一过程涉及 RDD、DAGScheduler、TaskScheduler，搞懂了这一过程也就基本搞懂了 Spark 的 PreferredLocations（位置优先策略...override def toString: String = host } /** * 代表数据存储在 hdfs 上 */ private [spark] case class HDFSCacheTaskLocation...{ activeExecutorIds.contains(execId) } activeExecutorIds: HashSet[String]保存集群当前所有可用的 executor
为什么会产生RDD？ （1）传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。...RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编 操作集合的方式，进行各种并行操作...一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations 例如： a.一个从分布式文件系统中的 文件得到的RDD具有的数据块通过切分各个文件得到的，...2、RDD在Spark中的地位及作用 （1）为什么会有Spark？...（4）Spark和RDD的关系？ 可以理解为：RDD是一种具有容错性基于内存的集群计算抽象方法，Spark则是这个抽象方法的实现。 3、如何操作RDD？
rdd分区合并后的子rdd的分区，即CoalescedRDD的分区，但是为什么叫分区组而不直接就叫CoalescedRDD分区呢，那是因为PartitionGroup还是一个中间状态，无法表达一个真正的...)磁盘写(在B节点写)以及网络开销；另外一种情况就是本地文件系统，那么就直接会报错了，因为不可能在B节点找到A节点上存储的文件数据。...我们思考一下，spark的进程主要分为driver和executor，executor只需要根据driver发送过来的信息就行执行就行了，driver端才需要知道这些全局相关的信息，所以自然，RDD的preferredLocations...HadoopPartition中存储了一个partition的三个副本都在哪些节点上，调度系统尅选择其中的一个进行任务的分发。 UnionRDD ?...更多spark学习资源和经验分享，加入spark技术学院，BAT一线工程师为你答疑解惑：
初次接触 RDD 的概念的时候，不大能够理解为什么要以数据集为中心做抽象。后来随着不断深入的了解，对数据集的一致性抽象正是计算流水线（pipeline）得以存在和优化的精髓所在。...RDD 的实现系统 Spark，提供类似 DryadLINQ 的高阶算子，应该是第一个提供交互式的集群运算接口。...理论上所有的 RDD 都可以在出错后从外存中依据谱系图进行重建。一般来说，重建的粒度是分区（Partition）而非整个数据集，一来代价更小，二来不同分区可能在不同机器上。...Spark 提供的库会连接 Spark 集群，生成计算拓扑，并将拓扑分散到多个 workers 上去进行执行，同时记下变换的谱系（lineage）。...这些 workers 是分散在 Spark 集群内各个机器上的常驻进程，它们在内存里保存计算过程中生成的 RDD 的各个分区。
将计算的中间结果存储由磁盘转为内存，消除磁盘I/O加载中间结果所带来的开销 Apache Spark --> RDD 诞生 为什么需要RDD？...一个计算每个分区的函数，即在父RDD上执行何种计算。Spark中RDD的计算是以分片为单位的。...（超生） 窄依赖相较于宽依赖的优势 计算方面 窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。...若期间有某个Task失败，则TaskScheduler会重试；若TaskScheduler发现某个Task一直没有运行完成，则有可能在空闲的机器上启动同一个Task，哪个Task先完成就用哪个Task的结果...总结 弹性分布式数据集(RDD)是一种高效、通用和容错的抽象，用于在集群应用程序中共享数据。 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。
摘 要 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。...RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。...其次，RDD是分布存储的。里面的成员被水平切割成小的数据块，分散在集群的多个节点上，便于对RDD里面的数据进行并行计算。 最后，RDD的分布是弹性的，不是固定不变的。...RDD的一些操作可以被拆分成对各数据块直接计算，不涉及其他节点，比如map。这样的操作一般在数据块所在的节点上直接进行，不影响RDD的分布，除非某个节点故障需要转换到其他节点上。...] = Nil /** * RDD提供统一的调用方法，统一处理检查点问题 */ final def preferredLocations(split: Partition): Seq[String]
Spark上的图计算模型 5、SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用 Spark 二....反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。...同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。 2.RDD的特点? 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。 通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join, etc)。...Driver： 一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。...)，源码中的iterator(split)和compute函数 d.一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations0 11.RDD中将依赖的两种类型
背景 为什么为Apache Spark选择K8 Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。...让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求，以使Spark成为一个平台： • 容器化的Spark计算可在不同的ML和ETL作业之间提供共享资源 • 支持在共享K8s集群上的多个Spark版本、Python...通过强制执行作业的特定顺序，它还改善了作业的调度，使其更加可预测。 为Apache Spark Job调度启用各种K8s功能集 YuniKorn与K8的主要发行版本完全兼容。...Cloudera的YuniKorn解决了一些高级用例， • 提供CDE虚拟集群的资源配额管理 • 提供Spark的高级作业调度功能 • 负责微服务和批处理作业调度 • 在启用自动缩放的情况下在云上运行...此类功能在嘈杂的多租户集群部署中非常有用。有关更多详细信息，YUNIKORN-2 Jira正在跟踪功能进度。
本文将通过描述 Spark RDD 的五大核心要素来描述 RDD，若希望更全面了解 RDD 的知识，请移步 RDD 论文：RDD：基于内存的集群计算容错抽象 Spark 的五大核心要素包括： partition...举个例子，我们把 HDFS 上10G 的文件加载到 RDD 做处理时，并不会消耗10G 的空间，如果没有 shuffle 操作（shuffle 操作会持有较多数据在内存），那么这个操作的内存消耗是非常小的...这也是初学者常有的理解误区，一定要注意 Spark 是基于内存的计算，但不会傻到什么时候都把所有数据全放到内存。...partition 类 UnionPartition 提供了获取依赖的父 partition 及获取优先位置的方法 private[spark] class UnionPartition[T: ClassTag...(): Seq[String] = rdd.preferredLocations(parentPartition) override val index: Int = idx } partition
Python Programming Guide - Spark（Python） Spark应用基本概念 每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program...RDD的分区策略和分区数，并且这个函数只在(k-v)类型的RDD中存在，在非(k-v)结构的RDD中是None 每个数据分区的地址列表(preferredLocations) 与Spark中的调度相关，...，同样也支持PyPy 2.3+ 可以用spark目录里的bin/spark-submit脚本在python中运行spark应用程序，这个脚本可以加载Java/Scala类库，让你提交应用程序到集群当中。...应用程序的第一件事就是去创建SparkContext对象，它的作用是告诉Spark如何建立一个集群。...UI上 master：Spark、Mesos或者YARN集群的URL，如果是本地运行，则应该是特殊的'local'字符串 在实际运行时，你不会讲master参数写死在程序代码里，而是通过spark-submit
前言 在Spark Streaming里，总体负责任务的动态调度是JobScheduler，而JobScheduler有两个很重要的成员：JobGenerator 和 ReceiverTracker。...需要在executor上运行的receiver接收数据的InputDStream都需要继承ReceiverInputDStream，ReceiverInputDStream有一个def getReceiver...流程概述： ReceiverTracker 启动，获取所有InputDStreams对应的receivers 根据调度策略确定每个Receiver的优先位置（能在哪些executor上执行） 将Receiver...，即一个Receiver改在哪个executor节点上启动，调度的主要原则是： 满足Receiver的preferredLocation。...然后通过sc提交了一个Spark Core Job，执行函数是startReceiverFunc（也就是要在executor上执行的），在该方法中创建一个ReceiverSupervisorImpl对象
4.SDX: Kafka支持计算集群，独立管理的Kafka“计算”集群现在可以在基础CDH集群中共享一个Sentry，以便在所有服务中进行通用授权。 治理亮点 虚拟私有集群中的审计。...但依旧不包含从计算集群中提取数据溯源和元数据信息。...3.支持Hive Metastore与Kudu集成，HMS现在可以管理Kudu表的元数据，Impala和Spark都可以直接访问。 4.Kudu可以使用已实现的Spark作业进行表增量和全量的备份。...此外你还可以使用Spark作业将备份的数据增量或全量的还原回来。Kudu可以使用HDFS，S3或任何与Spark兼容的存储作为备份目标源。...启用此功能后，将对访问Kudu的所有客户端强制执行访问控制，包括Impala，Spark和源生的Kudu客户端。
为什么会产生RDD？ （1）传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。...RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编 操作集合的方式，...一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations例如：a.一个从分布式文件系统中的 文件得到的RDD具有的数据块通过切分各个文件得到的，...2、RDD在Spark中的地位及作用 （1）为什么会有Spark？...（4）Spark和RDD的关系？可以理解为：RDD是一种具有容错性基于内存的集群计算抽象方法，Spark则是这个抽象方法的实现。 3、如何操作RDD？
Spark创建方式可以通过集合进行创建，或者通过HDFS等存储文件创建，还可以基于其他算子进行转换操作。 1....分区数默认为：conf.getInt("spark.default.parallelism", math.max(totalCoreCount.get(), 2))， 机器总核数和2的最大值。...")))) println(rdd.preferredLocations(rdd.partitions(0))) 2....基于存储的创建 textfile(path, minPartitions): RDD[String] textfile函数是用来读取hdfs文件系统上的文件，并返回String类型的数据。...2.如果不指定默认分区数量，则默认分区数量为2，则会根据所有文件字节大小totalSize除以分区数量，得到的值goalSize，然后比较goalSize和hdfs指定分块大小（这里是128M）作比较，
全称本身并没能很好地解释 RDD 到底是什么，本质上，RDD 是 Spark 用于对分布式数据进行抽象的数据模型。...简言之，RDD 是一种抽象的数据模型，这种数据模型用于囊括、封装所有内存中和磁盘中的分布式数据实体。对于大部分 Spark 初学者来说，大家都有一个共同的疑惑：Spark 为什么要提出这么一个新概念？...preferredLocations —— 位置偏好，该属性与 partitions 属性一一对应，定义了每一个数据分片的物理位置偏好。...显而易见，本地计算的优势来源于网络开销的大幅减少，进而从整体上提升执行性能。...集合构成了 chipsRDD 的 preferredLocations 属性。
集群机器不够统一，容易出现一些不可预料的问题 集群环境太过老旧，享受不到技术进步带来的优势 一些业务分析已经达到瓶颈，无法进一步扩展 数据太多，磁盘容量不够 维度分析太多，计算量无法支持 计算资源紧张等...架构分层 数据收集 不丢数据 高可用 方便接入 数据清洗 实时 高效 数据建仓 数据分析 数据展示 flume为什么要对接kafka？...： kafka集群支持热扩展； 持久性、可靠性： 消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失； 容错性： 允许集群中节点故障（若副本数量为n,则允许n-1个节点故障）； 高并发： 支持数千个客户端同时读写...不太熟悉 为什么要用Kylin Kylin产生的背景 eBay公司为了实现Bi平台和Hadoop平台的无缝整合，并能在大规模数据集上实现秒级的查询而提出的最终解决方案，即 OLAP on Hadoop...Spark1.6 和 2.x的不同 性能方面 相比于Spark 1.0，Spark 2.0在引擎性能方面有重大优化， 其优化主要体现在Spark Core和Spark SQL两个系统上， 其优化主要得益于
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