Executors 的内存上限，如 1000m，2g（默认为本机全部内存减去 1GB） SPARK_WORKER_CORES：每个 Worker 节点所占用本机的 CPU Cores 数目（默认为本机全部...因为在 YARN 模式下，启动 YARN 集群即可实现资源协调管理功能，若再启用 Spark，YARN 就会跟 Spark 内置的资源管理器（Master）发生资源争抢。...观察 hadoop100 节点上的 Spark 是否已经无法访问： 3....等待 1-2 分钟后，在 Web 页面上查看 hadoop101 节点上的 Spark 是否是 ALIVE 状态： 可以看到 hadoop101 节点上的 Spark 已经自动切换到 ALIVE 状态...://host:port 为提交到 Spark 集群执行，yarn 为提交到 YARN 集群执行（local 后的数字表示用本地多少个线程来模拟集群运行，设置为 * 表示使用本地所有线程数量） --class
MR基于文件存储介质的操作，所以性能非常的慢 MR和hadoop紧密耦合在一起，无法动态替换。违背了OCP原则 2.0版本框架如下： ?...主要负责： 把用户程序转为作业（JOB） 跟踪Executor的运行状况 为执行器节点调度任务 UI展示应用运行状况 Executor（执行器） Spark Executor是一个工作进程，负责在 Spark...如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。...local：s所有计算都运行在一个线程中，没有任何并行计算，通常在本机执行测试代码或者练手。...在hadoop102上启动全部节点 [atguigu@hadoop102 spark]$ sbin/start-all.sh 在hadoop103上单独启动master节点 [atguigu@hadoop103
上创建好你所指定的eventLog日志目录。...节点上修改spark-env.sh配置文件 2.将配置文件同步到所有节点。...线程 (理想情况下, K设置为你机器的CPU核数). local[*] 本地以本机同样核数的线程运行. spark://HOST:PORT 连接到指定的Spark standalone cluster...spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。...shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖。
包形式保存的topology代码)，通过Zookeeper向每个工作节点分配处理任务（有进程级的也有线程级别的） 2、工作节点(Work Node) 运行Storm supervisor后台服务的节点...其中工作进程执行指定topology的子集，而同一个topology可以由多个工作进程完成；一个工作进程由多个工作线程组成，工作线程是spout/bolt的运行时实例，数量是由spout/bolt的数目及其配置确定...（如果需要实现作业的管理，Storm UI须和Storm nimbus部署在同一台机器上，UI进程会检查本机是否存在nimbus的连接，若不存在可导致UI部分功能无法正常工作.) 4、协调节点(Coordinate...作业提交： 1、首先，如同spark-submit执行一样，将作业达成jar包，通过Storm的客户端命令或者控制台节点的Web接口，提交至Storm系统的主控节点。...2、主控节点根据系统的全局配置和作业中的局部配置，将接受的代码分发至调度的工作节点。 3、工作节点下载来自主控节点的代码包，并根据主控节点的调度生成相关的工作进程和线程。
一方面，如果后续对 RDD 进行持久化，可能就无法将 RDD 数据存入内存，只能写入磁盘，磁盘IO将会严重消耗性能； 另一方面，task在创建对象的时候，也许会发现堆内存无法存放新创建的对象，这就会导致频繁的...GC，GC会导致工作线程停止，进而导致Spark暂停工作一段时间，严重影响Spark性能。...通常来说，task可能不会被分配到它处理的数据所在的节点，因为这些节点可用的资源可能已经用尽，此时，Spark会等待一段时间，默认3s，如果等待指定时间后仍然无法在指定节点运行，那么会自动降级，尝试将task...分配到比较差的本地化级别所对应的节点上，比如将task分配到离它要计算的数据比较近的一个节点，然后进行计算，如果当前级别仍然不行，那么继续降级。...当task要处理的数据不在task所在节点上时，会发生数据的传输。
4）Job（作业）：由Action算子触发生成的由一个或多个Stage组成的计算作业。 5）Application：用户编写的Spark的应用程序，由一个或多个Job组成。...每个Stage包含一组task集合，再经过Task Scheduler之后，task被分配到Worker节点上的Executor线程池执行。...Spark使用BlockManager管理数据块，在内存或者磁盘进行存储，如果数据不在本节点，则还可以通过远端节点复制到本机进行计算。...在计算时，Spark会在具体执行计算的Worker节点的Executor中创建线程池，Executor将需要执行的任务通过线程池来并发执行。...2）Worker接收到Master命令后创建DriverRunner线程，在DriverRunner线程内创建SchedulerBackend进程。Driver充当整个作业的主控进程。
在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。...addContactPoint的参数是cassandra server的ip地址，在后面真正执行cql语句的时候，如果集群有多个节点构成，那么不同的cql就会在不同的节点上执行，自动实现了负载均衡。...可以在addContactPoint的参数中设定多个节点的地址，这样可以防止某一节点挂掉，无法获取集群信息的情况发生。...SparkContext创建一个新的RDD，则形成深度嵌套进而导致Spark Job有嵌套。...简要说明一下代码逻辑 创建三个不同的RDD 在不同的线程(Future)中通过count函数来提交Job 使用Await来等待Future执行结束
将配置好的Spark拷贝到其他节点上（注意节点的路径必须和master一样，否则master启动集群回去从节点中对应目录中去启动work,不一致会报No such file or directory...如果配置为spark on yarn上，那么必须启动spark和yarn集群而不需要启动hadoop） 启动后执行jps命令，主节点上有Master进程和Work进程，其他子节点上有Work进程，登录...--total-executor-cores 2 指定整个任务使用的cup核数为2个。 注意:如果给该任务分配的资源无法达到指定的，将无法成功启动job。...比如服务器节点可以内存为为1G，你设置每个worker2G，将会无法启动任务。...shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系
线程在 Worker 上启动一个新的 JVM 实例，该 JVM 实例内运行一个 Driver 进程，该 Driver 会创建 SparkContext 对象 红色：注册 Application Dirver...可以释放为下次循环利用；当又有 map 在这个节点上执行时，不需要创建新的 bucket 文件，而是在上次的 ShuffleFileGroup 中取得已经创建的文件继续追加写一个 segment；当前次...map 还没执行完，ShuffleFileGroup 还没有释放，这时如果有新的 map 在这个节点上执行，无法循环利用这个 ShuffleFileGroup，而是只能创建新的 bucket 文件组成新的...2 个 Map 一个节点调度 1 个 Map，调度 2 个 Map 的节点上，一个 Map 创建了 Shuffle 文件，后面的 Map 还是会创建新的 Shuffle 文件，因为上一个 Map 还正在写...但 RDD 的所有转换都是惰性的，即只有当一个返回结果给 Driver 的行动（Action）发生时，Spark 才会创建任务读取 RDD，然后真正触发转换的执行。
•由于spark基于内存进行计算，在面对大量数据且没有进行调优的情况下，可能会出现比如OOM内存溢出等情况，导致spark程序可能无法运行起来，而mapreduce虽然运行缓慢，但是至少可以慢慢运行完。...它是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点 在standalone部署模式下又分为client模式和cluster模式 client模式：driver...仅仅在 mesos 或者 standalone 下使用 --num-executors 启动的 executor 数量。默认为2。...10、Spark中的广播变量与累加器 在默认情况下，当 Spark 在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。...广播变量 broadcast variables：广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享，在每个机器上缓存一个只读的变量，而不是为机器上的每个任务都生成一个副本，起到节省资源和优化的作用。
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。...YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。 ...而每个Executor进程上分配到的多个Task，都是以每个Task一条线程的方式，多线程并发运行的。...并根据是否发生 shuffle 划分 DAG 的 stage. RDD RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。...Action RDD 主要特点 1.它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象; 2.通过并行转换的方式来创建(如 Map、 filter、join 等); 3.失败自动重建; 4.可以控制存储级别(
10、Spark中的广播变量与累加器 在默认情况下，当 Spark 在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。...Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。...设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。...六、尽量避免使用shuffle类算子 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。...而且相同key都拉取到同一个节点进行聚合操作时，还有可能会因为一个节点上处理的key过多，导致内存不够存放，进而溢写到磁盘文件中。
Spark streaming以及基本工作原理？ DStream以及基本工作原理？ spark有哪些组件？ spark工作机制？ 说下宽依赖和窄依赖 Spark主备切换机制原理知道吗？...（5）Spark计算框架对内存的利用和运行的并行度比mapreduce高，Spark运行容器为executor，内部ThreadPool中线程运行一个Task,mapreduce在线程内部运行container...RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS或者HIVE表来创建，还可以通过应用程序中的集合来创建；RDD最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...12. spark工作机制？ 用户在client端提交作业后，会由Driver运行main方法并创建spark context上下文。...2、在Master的切换过程中唯一的影响是不能提交新的Job： 一方面不能够提交新的应用程序给集群， 因为只有Active Master才能接受新的程序的提交请求； 另外一方面，已经运行的程序中也不能够因
根据最新的统计显示，仅在过去的两年中，当今世界上90％的数据都是在新产生的，每天创建2.5万亿字节的数据，并且随着新设备，传感器和技术的出现，数据增长速度可能会进一步加快。...这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。 如今，有许多可用的开源流框架。有趣的是，几乎所有它们都是相当新的，仅在最近几年才开发出来。...显然，只处理一次是最好的，但是很难在分布式系统中实现，并且需要权衡性能。 容错： 如果发生诸如节点故障，网络故障等故障，框架应该能够恢复，并且应该从其离开的位置开始重新处理。...缺点 与卡夫卡紧密结合，在没有卡夫卡的情况下无法使用 婴儿期还很新，尚待大公司测试 不适用于繁重的工作，例如Spark Streaming，Flink。 Samza : 简短介绍一下Samza。...RocksDb从某种意义上说是独一无二的，它在每个节点上本地保持持久状态，并且性能很高。它已成为新流系统的关键部分。 如何选择最佳的流媒体框架： 这是最重要的部分。
使用 Spark 读取文件的一些注意事项： 如果使用本地文件系统上的路径，则该文件也必须可在工作节点上的同一路径上访问。 将文件复制到所有工作节点或使用网络安装的共享文件系统。...rdd.foreach(x => counter += x) println("Counter value: " + counter) 本地和集群模式 上述代码的行为未定义，可能无法按预期工作。...Spark 中的累加器专门用于提供一种机制，用于在集群中的工作节点之间拆分执行时安全地更新变量。 本指南的累加器部分更详细地讨论了这些。...删除数据 Spark 自动监控每个节点上的缓存使用情况，并以最近最少使用 (LRU) 的方式丢弃旧数据分区。...Spark 原生支持数值类型的累加器，程序员可以添加对新类型的支持。 作为用户，您可以创建命名或未命名的累加器。
在一个tablet server发生故障并在5分钟以内又快速返回的情况下，新的副本管理方案允许tablets的快速恢复。新方案还在频繁发生服务器故障的集群上提供了更好的整体稳定性。...该功能适用于升级到Kudu1.7后创建的新副本。 2.Kudu服务器之前提供了启用单独的指标日志的功能，该日志存储服务器上可用的所有指标的定期快照。...3.改进了同步Java客户端中的错误处理，以便在抛出异常时，堆栈跟踪指示调用客户端函数的正确位置，而不是内部工作线程的调用堆栈。...6.改进了插入包含许多字符串或二进制字段的行的性能，尤其是在高并发写入工作负载的情况下。 7.默认情况下，扫描Kudu的Spark任务现在可以扫描非leader的副本。...8.在稳定状态和突发活动期间使用的OS线程数量，例如由节点故障触发的Raft领导者选举，已大幅减少，不应再超过ulimit -u的值。
数据处理应用 工程师定义为使用 Spark 开发生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接 Spark 的 API 实现对处理的处理和转换等任务。...SPARK_MASTER_PORT=7077 image.png Step6、将配置好的 Spark 文件拷贝到其他节点上 或者 使用配置分发的脚本 scp -r /opt/module/spark... 页面只展示该指定路径下的信息 Step6、将配置好的 Spark 文件拷贝到其他节点上或者配置分发。...shell 仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在 IDE 中编制程序，然后打成 jar 包，然后提交到集群，最常用的是创建一个 Maven 项目，利用 Maven 来管理 jar...3.5 在 IDEA 中本地调试 WordCount 程序 本地 Spark 程序调试需要使用 local 提交模式，即将本机当做运行环境，Master 和 Worker 都为本机。
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