Spark配置类,配置已键值对形式存储,封装了一个ConcurrentHashMap类实例settings用于存储Spark的配置信息。
先说明,这次我们用的还不是Spark streaming,而是从hadoop hdfs拿取文件,经过计算,再把结果放回hadoop hdfs.
Livy是一个开源的REST 接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。
reactor-netty-0.7.6.RELEASE-sources.jar!/reactor/ipc/netty/NettyConnector.java
spark Streaming的checkpoint是一个利器,帮助在driver端非代码逻辑错误导致的driver应用失败重启,比如网络,jvm等,当然也仅限于支持自动重启的集群管理器,比如yarn。由于checkpoint信息包含序列化的Scala / Java / Python对象,尝试使用新的修改类反序列化这些对象可能会导致错误。
由于上篇文章较长,故分开写,点击可看上文 openGauss DB 初体验(上)看完后进入到如下接着来正式安装 openGauss。
我们来看下lease目录,了解下租约是如何实现的。首先我们还是从server的初始化地方开始:server/etcdserver/server.go,调用了NewLessor来初始化租约管理器
在《跨平台PHP调试器设计及使用方法——探索和设计》一文中,我介绍了将使用pydbgp作为和Xdebug的通信库,并让pydbgp以(孙)子进程的方式存在。《跨平台PHP调试器设计及使用方法——通信》解决了和pydbgp通信的问题,本文将讲解和pydbgp通信协议的问题。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
https://mp.weixin.qq.com/s/sh6GIhTV2V2aaxuZQDoozg
我们知道postgresql的主从切换有点麻烦,或者说操作步骤要求很严格。可能我们经常遇到这种情况,在没有将主库杀死的情况下将备库提升为主,这时主备库可能由于某种原因都在提供写入操作,这时发生脑裂,如果不考虑数据丢失因素,这时我们可能想将原来的主库以备库的模式重新加入集群,但是主备库此时的时间线已经偏离了,这时就需要我们的pg_rewind工具了。
flannel是 coreos 开源的 Kubernetes CNI 实现。它使用 etcd 或者 Kubernetes API 存储整个集群的网络配置。每个 kubernetes节点上运行 flanneld 组件,它从 etcd 或者 Kubernetes API 获取集群的网络地址空间,并在空间内获取一个 subnet ,该节点上的容器 IP都从这个 subnet 中分配,从而保证不同节点上的 IP不会冲突。flannel通过不同的 backend 来实现跨主机的容器网络通信,目前支持 udp , vxlan , host-gw 等一系列 backend实现。
上一篇博文《深入理解Spark 2.1 Core (二):DAG调度器的实现与源码分析 》讲到了DAGScheduler.submitMissingTasks中最终调用了taskScheduler.submitTasks来提交任务。
话休絮烦,本文讲解SparkContext初始化的最后一个组件——ContextCleaner,即上下文清理器。顾名思义,它扮演着Spark Core中垃圾收集器的角色,因此虽然我们在平时编码时甚少见到它,但它算是一个幕后英雄了。如果看官对Java GC的相关知识有所了解的话,本篇讲的内容应该容易理解。
通过之前 DAGScheduler的介绍可以 知道, DAGScheduler 将划分的一系列 Stage (每个Stage封装一个TaskSet) , 按照Stage的先后顺序依次提交给底层的TaskScheduler去执行。 下面来分析TaskScheduler接收到DAGScheduler的Stage任务 后, 是如何管理Stage (TaskSet) 的生命周期的。
调试、诊断子线程最直接的方式就是像调试、诊断主线程一样,但是无论是动态开启还是静态开启,子线程都不可避免地需要内置一些相关的非业务代码,本文介绍另外一种对子线程代码无侵入的调试方式,另外也介绍一下通过子线程调试主线程的方式。
1、Spark2.2快速入门(本地模式) 1.1 Spark本地模式 学习Spark,先易后难,先从最简单的本地模式学起。 本地模式(local),常用于本地开发测试,解压缩Spark软件包就可以用,
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。JobGenerator 负责将每个 batch 生成具体的 RDD DAG ,而ReceiverTracker负责数据的来源。
Sparkling Water allows users to combine the fast, scalable machine learning algorithms of H2O with the capabilities of Spark. With Sparkling Water, users can drive computation from Scala/R/Python and utilize the H2O Flow UI, providing an ideal machine learning platform for application developers.
Spark简介 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapR
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。
debezium-v1.1.1.Final/debezium-connector-mysql/src/main/java/io/debezium/connector/mysql/Reader.java
上一篇文章以NettyRpcEnv的概况结尾,对它内部的一些重要组件进行了简要的介绍。比起继续向下深挖,个人感觉现在平行地来搞比较合适,毕竟我们已经来到了相当底层的地方不是么?
TaskSceduler在具体创建的时候,是由不同发布模式比如standalone、yarn、mesos决定的,返回一个SchedulerBackend.
在正式介绍 PostgreSQL 主从同步复制 之前,我们先了解一下 PostgreSQL 的预写日志机制(WAL)。
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腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(Cloud Data Warehouse PostgreSQL)(以下我们简称CDWPG)为企业提供简单、快速、经济高效的 PB 级云端数据仓库解决方案。云数据仓库兼容 Greenplum 开源数据仓库,是一种基于 MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。借助于该产品,可以使用丰富的 PostgreSQL 开源生态工具,实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索;还可以借助云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 COS、TencentDB、ES 等数据引擎上的 PB 级数据。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
SparkContext在整个Spark Core中的地位毋庸置疑,可以说是核心中的核心。它存在于Driver中,是Spark功能的主要入口,如果没有SparkContext,我们的应用就无法运行,也就无从享受Spark为我们带来的种种便利。
创建TaskScheduler的源代码为SparkContext.createTaskScheduler,如下所示。该方法会根据master的配置匹配部署模式,每种部署模式中都会创建两个类(TaskSchedulerImpl、SchedulerBackend)的实例,只是TaskSchedulerImpl都相同,SchedulerBackend不同。
这两天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn两个项目,但是感觉都不尽人如意。在training时,都需要把数据broadcast到各个节点进行并行训练,基本就失去实用价值了(tranning数据都会大于单节点内存的好么),而且spark-deep-learning目前还没有实现和tf cluster的结合。所以这个时候转向了开源已久的yahoo的TensorFlowOnSpark项目。简单了过了下他的源码,大致理清楚了原理,这里算是记录下来,也希望能帮到读者。
上一篇介绍了spark作业提交的三种方式,从本篇开始逐一介绍Spark作业运行流程中各个组件的内部工作原理。如标题所说,我们先来看看SparkContext在Spark作业提交后做了哪些事情,工作流程如下图所示;(注意:本篇文章及后续源码分析所有内容全部基于spark1.3.0源码进行分析,后续不再赘述)
scheduler分成两个类型。一个是TaskScheduler与事实上现,一个是DAGScheduler。
Codegen在spark中的应用 除了前面查询优化中讲到逻辑优化器之外,Spark在1.5版本中引入了比较大的一个动作就是DataFrame执行后端的优化,引入了codegen技术。(Tungste
如果同样的SQL要执行很多遍,且每次都是同样的执行计划、每次都发生硬解析,则会消耗大量时间。类似于Oracle存放执行计划的library cache,PG也有一个类似的概念——plan_cache。但实际上,PG提供的是预备语言(preparedstatement),它要求应用给这个语句进行标识后,再通过这个标识请求服务端执行,并且由应用负责回收。
如同SparkContext一样,StreamingContext也是Spark Streaming应用程序通往Spark集群的通道,它的定义如下:
现象 执行Spark Streaming Application时报错 15/07/09 11:26:55 INFO scheduler.JobGenerator: Stopping JobGenerator immediately 15/07/09 11:26:55 INFO util.RecurringTimer: Stopped timer for JobGenerator after time -1 15/07/09 11:26:55 INFO streaming.CheckpointWriter:
在spark应用程序中,常常会遇到运算量很大经过很复杂的 Transformation才能得到的RDD即Lineage链较长、宽依赖的RDD,此时我们可以考虑将这个RDD持久化。
m.killContainer --> m.internalLifecycle.PreStopContainer-->m.runtimeService.StopContainer
在文章#2中,我们了解了SparkContext的主体部分,即组件初始化。除了它之外,SparkContext中还有一些与其内部机制紧密相关的属性,下文为了简单,就将它们称为“辅助属性”。另外,在组件初始化完成后,还有一些善后工作,即后初始化(Post-init)。本文就来研究这两块内容。
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0, broadcast_buffers=True, process_group=None, bucket_cap_mb=25, find_unused_parameters=False, check_reduction=False)[source]
PgBouncer工具可以用于PostgreSQL和Greenplum数据库连接的连接池。
本文介绍了基于R语言的SparkR和基于Python的Spark-Python两个大数据平台的交互方式。主要内容包括:1.基于R语言的SparkR,支持R语言的所有统计函数和绘图功能;2.基于Python的Spark-Python,支持Python的多种数据处理和机器学习库;3.通过SparkR和Spark-Python交互,实现大数据的交互式分析。
T3出行是一家基于车联网驱动的智慧出行平台,拥有海量且丰富的数据源。因为车联网数据的多样性,T3出行构建了以 Apache Hudi 为基础的企业级数据湖,提供强有力的业务支撑。而对于负责数据价值挖掘的终端用户而言,平台的技术门槛是另一种挑战。如果能将平台的能力统合,并不断地优化和迭代,让用户能够通过 JDBC 和 SQL 这种最普遍最通用的技术来使用,数据生产力将可以得到进一步的提升。
Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要的地位,仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库,例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时,Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。为此,Spark 推出了 PySpark,在 Spark 框架上提供一套 Python 的接口,方便广大数据科学家使用。本文主要从源码实现层面解析 PySpark 的实现原理,包括以下几个方面:
本文介绍下Spark 到底是如何运行sc.TextFile(...).map(....).count() 这种代码的,从driver端到executor端。 引子 今天正好有人在群里问到相关的问题,不过他的原始问题是: 我在RDD里面看到很多 new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF)),但是我找不到context是从哪里来的 另外还有pid,iter都是哪来的呢? 如果你照着源码点进去你会
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第三篇,看看弹性代理的基本功能。
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