在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业的方式有多种，前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业，本篇文章我们借助于oozie-client的API接口向非Kerberos集群提交Spark作业。
在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业的方式有多种，前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业以及《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》，本篇文章主要介绍使用Oozie的API接口向Kerberos集群提交Spark作业。
在大数据的当下，各种spark和hadoop的框架层出不穷。各种高端的计算框架，分布式任务如乱花般迷眼。你是否有这种困惑！——有了许多的分布式任务，但是每天需要固定时间跑任务，自己写个调度，既不稳定，又没有可靠的通知。 想要了解Oozie的基础知识，可以参考这里 那么你应该是在找——Oozie。 Oozie是一款支持分布式任务调度的开源框架，它支持很多的分布式任务，比如map reduce,spark,sqoop,pig甚至shell等等。你可以以各种方式调度它们，把它们组成工作流。每个工作流节点可以
其实Stage,Task都是Spark Core里就有的概念，Job 在Streaming和Spark Core里的概念则是不一致的。Batch则是Streaming特有的概念。
前面Fayson介绍了多种方式在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业，文章中均采用Spark1来做为示例，本篇文章主要介绍如何是用Oozie API向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业。
3.2 Spark调度机制 Spark调度机制是保证Spark应用高效执行的关键。本节从Application、job、stage和task的维度，从上层到底层来一步一步揭示Spark的调度策略。 3.2.1 Application的调度 Spark中，每个Application对应一个SparkContext。SparkContext之间的调度关系取决于Spark的运行模式。对Standalone模式而言，Spark Master节点先计算集群内的计算资源能否满足等待队列中的应用对内存和CPU资源的需求，
SparkContext在初始化时，创建了DAG调度与Task调度来负责RDD Action操作的调度执行。 DAGScheduler DAGScheduler负责Spark的最高级别的任务调度，调度的粒度是Stage，它为每个Job的所有Stage计算一个有向无环图，控制它们的并发，并找到一个最佳路径来执行它们。具体的执行过程是将Stage下的Task集提交给TaskScheduler对象，由它来提交到集群上去申请资源并最终完成执行。 DAGScheduler的定义位于scheduler/DAGSched
一、Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同时 Spark 也支持 Hadoop 的底层存储系统 HDFS，但 Spark 不依赖 Hadoop。 1.1 Spark 与 Hadoop Spark 基于 Hadoop MapReduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduc
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
本文介绍了 Apache Spark 的集群模式概述，包括集群管理、提交应用程序、监控等方面的内容。
Spark有几种部署的模式，单机版、集群版等等，平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试、但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便，只能通过Log的形式进行数据分析，利用spark ui做性能调整和优化。 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析，因为本人的经验也不是很丰富，所以只能作为一个入门的介绍。 大体上会按照下面的思路进行讲解： 怎么访问Spark UI SparkUI能看到什么东西？job,stage,storage,environment,excutor
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
一、Spark 的5大优势： 1. 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2. 通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。 3. 与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。 4. 方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。 5. 借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
在上一篇博文中我们讲解了 Spark YARN-Cluster 模式下的任务提交流程，但是我们并没有具体说明 Driver 的工作流程， Driver 线程主要是初始化 SparkContext对象，准备运行所需的上下文，然后一方面保持与ApplicationMaster的RPC连接，通过ApplicationMaster申请资源，另一方面根据用户业务逻辑开始调度任务，将任务下发到已有的空闲Executor上。
Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架，oozie支持在它的调度中执行spark。在我的日常工作中，一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务，合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要。 Spark Action 这个Action允许执行spark任务，需要用户指定job-tracker以及name-node。先看看语法规则： 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.3
Spark核心API ----------------- [SparkContext] 连接到spark集群,入口点.
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。
对于排名前 10 的品类，分别获取每个品类点击次数排名前 10 的 sessionId。(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数) 这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。 这个功能，可以让我们看到，对某个用户群体最感兴趣的品类，各个品类最感兴趣最典型的用户的 session 的行为。
Spark：通用大数据快速处理引擎。可以基于Hadoop上存储的大数据（HDFS、Hive、HBase等任何实现了Hadoop接口的存储系统）进行计算。
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：
由于 Spark 的懒执行, 在驱动程序调用一个action之前, Spark 应用不会做任何事情. 针对每个 action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job 每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的 RDD 所需的数据转换的步骤. 一个宽依赖划分一个 stage. 每个 stage 由多个 tasks 来组成, 这些 tasks 就表示每个并行计算, 并且会在多个执行器上执行.
当第一次碰到 Spark，尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼，不禁要问，Checkpoint 到底是什么。所以，当我们在说 Checkpoint 的时候，我们到底是指什么？
另一方面，得益于开箱即用和零运维的极致体验，越来越多的云上用户开始拥抱Serverless产品。Amazon云平台上的EMR是一个集成了多款主流大数据工具的计算平台，自6.6.0版本开始，EMR推出了 Serverless版本，开始提供无服务器的Spark运行环境，用户无需维护Hadoop/Spark集群，即可轻松提交Spark作业。
Sqoop的使用应该是Oozie里面最常用的了，因为很多BI数据分析都是基于业务数据库来做的，因此需要把mysql或者oracle的数据导入到hdfs中再利用mapreduce或者spark进行ETL，生成报表信息。 因此本篇的Sqoop Action其实就是运行一个sqoop的任务而已。 同样action会等到sqoop执行成功后，才会执行下一个action。为了运行sqoop action，需要提供job-tracker,name-node,command或者arg元素。 sqoop action
答：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合
一种简单的解释RDD是横向多分区的（这个数据集包括许多接口），纵向当计算过程中内存不足可刷写到磁盘等外存上，可与外存进行灵活的数据交换。
本实战项目的数据是采集自电商的用户行为数据. 主要包含用户的 4 种行为: 搜索, 点击, 下单和支付. 数据格式如下, 不同的字段使用下划线分割开_:
Spark SQL 比 Hadoop Hive 快，是有一定条件的，而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快，相反，Hive 的 HQL 引擎还比 Spark SQL 的引擎更快。其实，关键还是在于 Spark 本身快。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
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。
工作流的执行命令参考博客：https://www.jianshu.com/p/6cb3a4b78556，也可以键入oozie help查看帮助
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？
3.1 Spark应用执行机制分析 下面对Spark Application的基本概念和执行机制进行深入介绍。 3.1.1 Spark应用的基本概念 Spark应用（Application）是用户提交的应用程序。Spark运行模式分为：Local、Standalone、YARN、Mesos等。根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行，Spark应用的运行方式又可以分为Cluster模式和Client模式。 下面介绍Spark应用涉及的一些基本概念： 1）Spark
Map在读取数据时，先将数据拆分成若干数据，并读取到Map方法中被处理。数据在输出的时候，被分成若干分区并写入内存缓存（buffer）中，内存缓存被数据填充到一定程度会溢出到磁盘并排序，当Map执行完后会将一个机器上输出的临时文件进行归并存入到HDFS中。
每碰到一个 Action 就会产生一个 job, 每个 job 开始计算的时候总是从这个 job 最开始的 RDD 开始计算.
上一篇《深入理解Spark 2.0 （一）：RDD实现及源码分析 》的5.2 Spark任务调度器我们省略过去了，这篇我们就来讲讲Spark的调度器。
Application Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor
基本概念：RDD、DAG、Executor、Application、Task、Job、Stage
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换（Transformation）和执行（Action）来表达的，前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系，后者指定输出的形式。 其中： □转换：是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集，是数据集的逻辑操作，并没有真正计算。 □执行：是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算，Spark会根据A
scala直接调用shell脚本是不行的，但是可以利用java调用shell脚本然后在spark代码中引入java代码实现。 参考：java代码调用shell脚本 shell脚本必须在spark的driver端调用，在worker端只能处理数据。因此必须在spark的DAG引擎开始或者结束以及两个job之间调用shell脚本。 根据以上前提，spark执行shell脚本代码只能在以下几个位置： SparkContext创建之前和创建之后但是创建RDD之前。 每一个job的Spark的action函数
我们这节课讲一下RDD的持久化 RDD的持久化 这段代码我们上午已经看过了，有瑕疵大家看出来了吗？ 有什么瑕疵啊? 大家是否还记得我在第二节课的时候跟大家说，RDD实际是不存数据的？ image.
spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别
上篇文章，我们简要介绍了 MapReduce 框架的局限和 Spark 横空出世的土壤。今天，我们就来详细介绍 Spark 的内部原理和它强大功能的背后设计。 前文回顾 Hadoop 的局限并非只有 IO 速度的问题，更重要的是 MapReduce 规定死了 map / reduce 两种运算，并且提供之间 shuffle 的数据搬运工作。无论运算怎样灵活多样，你都要走 map -> shuffle -> reduce 这条路，要进行灵活运算并保证优秀性能确实有点吃力。Spark 这边，AMPLab 为此
Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。
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