摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念——弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性，并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算...这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度、容错以及负载均衡，使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集。 大多数现有的集群计算系统都是基于非循环的数据流模型。...尽管非循环数据流是一种很强大的抽象方法，但仍然有些应用无法使用这种方式描述。我们就是针对这些不太适合非循环模型的应用，它们的特点是在多个并行操作之间重用工作数据集。...它支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。...要使用Spark，开发者需要编写一个driver程序，连接到集群以运行Worker，如图2所示。Driver定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的动作。
将逻辑扩展到集群上去运行，分配给 Spark Streaming 应用程序的内核（core）的内核数必须大于接收器（receiver）的数量。否则系统将接收数据，但是无法处理它. ...四、性能优化 1、减少批数据的执行时间 在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间： 数据接收的并行水平 通过网络(如kafka，flume，socket等)接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark...如果数据接收成为系统的瓶颈，就要考虑并行地接收数据。注意，每个输入DStream创建一个receiver（运行在worker机器上）接收单个数据流。...数据处理的并行水平 如果运行在计算stage上的并发任务数不足够大，就不会充分利用集群的资源。默认的并发任务数通过配置属性来确定spark.default.parallelism。...2、设置正确的批容量 为了Spark Streaming应用程序能够在集群中稳定运行，系统应该能够以足够的速度处理接收的数据（即处理速度应该大于或等于接收数据的速度）。这可以通过流的网络UI观察得到。
Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构设计与实现原理 第三章 Spark RDD实现详解 RDD是Spark最基本也是最根本的数据抽象，它具备像MapReduce等数据流模型的容错性，并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算...3.1 概述 Spark的目标是为基于工作集的应用（即多个并行操作重用中间结果的应用）提供抽象，同时保持MapReduce及其相关模型的优势特性，即自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。...所以，我们选择记录更新的方式。但是，如果更新太多，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。...RDD支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。...相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这个设计让Spark更加有效率地运行。
的名称空间和数据块映射信息，配置相关副本信息，处理客户端请求。...Driver： 运行Application 的main()函数 Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程 Spark将数据抽象为RDD（弹性分布式数据集...Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。...Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。...它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此执行效率高于Apache Hive。
NameNode：master节点，每个HDFS集群只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置相关副本信息，处理客户端请求。...Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。...它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此执行效率高于Apache Hive。 6.Pig(ad-hoc脚本） 由yahoo!...Flume以Agent为最小的独立运行单位，一个Agent就是一个JVM。单个Agent由Source、Sink和Channel三大组件构成。...Driver： 运行Application 的main()函数 Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程 Spark将数据抽象为RDD（弹性分布式数据集
7，pig（基于hadoop的数据流系统） 定义了一种数据流语言-pig latin，将脚本转换为mapreduce任务在hadoop上执行。 通常用于离线分析。...2）spark： spark是个开源的数据 分析集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLab，建立于HDFS之上。spark与hadoop一样，用于构建大规模，延迟低的数据分析应用。...spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在hadoop文件系统上与hadoop一起运行（通过YARN,MESOS等实现）。...storm也可被用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时将结果一流的形式输出给用户。他还可被用于“分布式RPC”,以并行的方式运行昂贵的运算。...Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息 5)redis Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型
的名称空间和数据块映射信息，配置相关副本信息，处理客户端请求。...Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。...和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍 Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群...Driver： 运行Application 的main()函数 Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程 Spark将数据抽象为RDD（弹性分布式数据集...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。
三、Storm中的并行度指定 Storm中的并行度有三层含义。首先是worker进程数。Storm可以建立在分布式集群上，每台物理节点可以发起一个或多个worker进程。...在Storm中，每个spout/bolt都可以实例化生成多个task在集群中运行，一般默认情况下，executor数与task数一一对应，也即每个实例都由一个单独的线程来执行。...五、Storm的分布式系统架构 Storm可以运行在分布式集群上。Storm集群结构沿用了主从架构方式，即一个主控节点和多个工作节点。图5-3-3展示了整个Storm的系统架构。...图 5-3-5 Spark Streaming 计算框架[7] 三、Spark Streaming中的并行度指定 由于Spark Streaming本质上是将数据流的任务划分成为大量的微批数据，对应多个...job来执行，所以Spark Streaming的并行度设定与Spark进行批处理时的设定一样，只能设定整体job的并行度，而不能对每个操作单独的并行度进行设置。
Spark Streaming提供了一个被称为离散化数据流（discretized stream，缩写为DStream）的高级抽象，它代表了一个持续的数据流。...DStream可以从诸如Kafka、Flume或Kinesis等来源的输入数据流中创建，或者通过对其他DStream执行高级操作来创建。...具有快速故障切换的分布式处理和容错能力。 无停机滚动部署。 Apache Spark可以与Kafka一起使用来传输数据，但是如果你正在为新应用程序部署一个Spark集群，这绝对是一个复杂的大问题。...将状态表与事件流完全整合起来，并在单个概念框架中提供这两个东西，这使得Kafka Streams完全成为一个嵌入式的库，而不是流式处理集群（只是Kafka和你的应用程序）。...如果你需要实现一个简单的Kafka的主题到主题的转换、通过关键字对元素进行计数、将另一个主题的数据加载到流上，或者运行聚合或只执行实时处理，那么Kafka Streams适合于你。
在多次计算间重用。...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，...所以，RDD只支持 粗颗粒变换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列（血统）存储下来；变换序列指，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...（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？...等等） foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数func。
所有基于Flink开发的程序都能够映射成一个Dataflows（数据流图）： 当Source数据源的数量比较大或计算逻辑相对比较复杂的情况下，需要提高并行度来处理数据，采用并行数据流。...本地模式：本地模式是在单个JVM中启动Flink，主要用于开发和测试。它不需要任何集群管理器，但也不能跨多台机器运行。本地模式的优点是部署简单，缺点是不能利用分布式计算的优势。...提交和执行作业流程 Flink在不同运行模型下的作业提交和执行流程大致如下： Session 模式： 当你的作业完成运行后，该作业的JobManager会被停止，但是Flink集群（包括Dispatcher...这是当前集群资源下能执行的最大并行度，计算资源得到了充分的利用。 另外再考虑对于某个算子单独设置并行度的场景。...另外，无论什么情况，都需要确保你的 Flink 集群是正常运行的，否则程序可能无法执行成功。
任务进行运行。...MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。...概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。...它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上 ? ? Pig Pig是一种数据流语言和运行环境，用于检索非常大的数据集。...Pig包括两部分：一是用于描述数据流的语言，称为Pig Latin；二是用于运行Pig Latin程序的执行环境 Spark Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处
Apache Spark正在引起很大的热议。...其他人很快就指出事实上不止如此，Spark还提供了更复杂的集合操作，如连接，分组或分发操作，以便可以对相当复杂的数据流进行建模（不过无需迭代）。...但从概念上讲，Hadoop非常简单，因为它只提供两种基本操作，即并行映射和汇总合并操作。...另一个主要区别是Spark默认是内存，这自然会导致性能的大幅提升，甚至允许运行迭代算法。Spark没有内置的迭代支持，虽然如此，但那只是他们声称它太快了，以至于如果你想要的话当然可以运行迭代。...与像Twitter的Storm这样的框架相比，Spark采用了一种有趣且不同的方法。Storm基本上就像是一个管道，你可以推送单个事件，然后以分布式方式进行处理。
请注意, 如果你想要在你的流处理程序中并行的接收多个数据流, 你可以创建多个 input DStreams（在 性能优化 部分进一步讨论）....Spark Standalone - 可以提交 Spark 应用程序 driver 以在Spark Standalone集群中运行（请参阅 集群部署模式 ）, 即应用程序 driver 本身在其中一个工作节点上运行... true来启用此功能.然而, 这些更强的语义可能以单个 receiver 的接收吞吐量为代价.通过 并行运行更多的 receiver 可以纠正这一点, 以增加总吞吐量.另外, 建议在启用写入日志时...创建接收 single stream of data （单个数据流）的 single receiver （单个接收器）（在 work machine 上运行）....tasks （并行任务的数量）, 则 Cluster resources （集群资源）可能未得到充分利用.
Flink原理初探 Flink角色分工 在实际生产中，Flink 都是以集群在运行，在运行的过程中包含了两类进程。...、SubTask、Parallelism 1.Dataflow:Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型 2.Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator...分为:Source/Transform/Sink 3.Partition:数据流模型是分布式的和并行的,执行中会形成1~n个分区 4.Subtask:多个分区任务可以并行,每一个都是独立运行在一个线程中的...Flink执行图（ExecutionGraph） 由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。...--在JobManager上生成 物理执行图：将ExecutionGraph的并行计划,落实到具体的TaskManager上，将具体的SubTask落实到具体的TaskSlot内进行运行。
它利用流水线执行模型和内存管理技术，能够有效地处理并行计算任务。此外，Flink还提供了基于事件时间的处理，可以处理乱序的数据流，并支持窗口操作和状态管理。...1.2 特点 Flink作为一个流式数据处理和批处理框架，具有以下特点： 高性能：Flink通过优化的执行引擎和并行计算模型，能够实现高吞吐量和低延迟的数据处理。...它通过将计算任务分解为多个Map和Reduce阶段，并将这些任务分布到集群中的节点上进行并行计算，实现了高效的数据处理。...它利用Hadoop的分布式计算能力，在集群中并行执行查询任务，以实现高性能和高吞吐量。 扩展性：Hive具备良好的可扩展性，可以根据需求增加或减少集群的规模和计算能力。...分布式计算：Spark是一种分布式计算框架，能够将数据和计算任务分布在集群中的多个节点上并行处理。它提供了任务调度和数据分发机制，能够高效地利用集群的计算资源，实现大规模数据处理和分析。
基于Flink开发的程序都能够映射成一个Dataflows。 当source数据源的数量比较大或计算逻辑相对比较复杂的情况下，需要提高并行度来处理数据，采用并行数据流。...本地模式：本地模式是在单个JVM中启动Flink，主要用于开发和测试。它不需要任何集群管理器，但也不能跨多台机器运行。本地模式的优点是部署简单，缺点是不能利用分布式计算的优势。...整个流处理程序的并行度，理论上是所有算子并行度中最大的那个，这代表了运行程序需要的 slot 数量。...如果没有单独设置，那么采用当前代码中执行环境全局设置的并行度。 如果代码中完全没有设置，那么采用提交时-p 参数指定的并行度。 如果提交时也未指定-p 参数，那么采用集群配置文件中的默认并行度。...如图所示： 我们可以直接把并行度设置为 9，这样所有 3*9=27 个任务就会完全占用 9 个 slot。这是当前集群资源下能执行的最大并行度，计算资源得到了充分的利用。
基于Flink开发的程序都能够映射成一个Dataflows。 图片 当source数据源的数量比较大或计算逻辑相对比较复杂的情况下，需要提高并行度来处理数据，采用并行数据流。...本地模式：本地模式是在单个JVM中启动Flink，主要用于开发和测试。它不需要任何集群管理器，但也不能跨多台机器运行。本地模式的优点是部署简单，缺点是不能利用分布式计算的优势。...整个流处理程序的并行度，理论上是所有算子并行度中最大的那个，这代表了运行程序需要的 slot 数量。...如果没有单独设置，那么采用当前代码中执行环境全局设置的并行度。 如果代码中完全没有设置，那么采用提交时-p 参数指定的并行度。 如果提交时也未指定-p 参数，那么采用集群配置文件中的默认并行度。...如图所示： 图片 我们可以直接把并行度设置为 9，这样所有 3*9=27 个任务就会完全占用 9 个 slot。这是当前集群资源下能执行的最大并行度，计算资源得到了充分的利用。
当前的框架提供了用于访问集群的计算资源的大量抽象，但是缺乏用于利用分布式内存的抽象，这使得一些需要在多个并行操作之间重用中间结果的应用程序效率低下，如： 机器学习和图应用中常用的迭代算法，包括PageRank...另外，出现问题时只有RDD的丢失分区需要重新计算，并且它们可以在不同的节点上并行执行，不需要回滚整个程序。...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。...Worker：Spark集群中的Worker接收到Task后，Worker启动Executor，Executor启动线程池执行Task，这个Task就相当于Executor中进程中的一个线程。...总结RDD的特点如下： 一个不能修改（只读）的数据集，只能通过转换操作生成新的 RDD 支持跨集群的分布式数据机构，可以分布在多台机器上进行并行处理 将数据存储在内存中，支持多次并行计算对数据的重用 支持容错
它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让 RDD 中的数据可以被并行操作（分布式数据集） 比如有个 RDD 有 90W 数据，3 个 partition，则每个分区上有 30W...map 类型的算子执行中内存溢出如 flatMap，mapPatitions 原因：map 端过程产生大量对象导致内存溢出：这种溢出的原因是在单个 map 中产生了大量的对象导致的针对这种问题。...在 spark 中同一个应用程序划分成多个 stage，这些 stage 之间是串行执行的，而一个 stage 里面的多个 task 是可以并行执行，task 数目由 partition 数目决定，如果一个...Spark Master HA 主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行，为什么？ 不会的。...standby 节点要从 zk 中，获得元数据信息，恢复集群运行状态，才能对外继续提供服务，作业提交资源申请等，在恢复前是不能接受请求的。
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