scala语言网上自行学习spark生态圈 其实Hadoop生态圈差不多，只不过Hadoop计算是交给yarn进行。而sql语句是有hive来完成，storm来完成流式计算。而spark把这些东西都集成到一起，用起来很方便。一、什么是Spark？特点（1）spark就是为大规模的数据处理过程的一个统一的数据分析引擎。 （2）特点： 1、快：基于内存，同时提供容错机制 2、兼容HDFS、兼容Yarn
一、任务调度和资源调度的区别1.任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度2.资源调度是指应用程序如何获得资源3.任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源就没有任务二、资源调度原理1.因为Master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法shedule位于Master.scala这个类中，当注册程序或者资源发生改变时都会
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2023-07-28 15:06:11
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一、spark应用资源构成和执行过程1.资源构成一个spark应用是由：Driver + Executors组成，其中： （1）Driver: SparkContext上下文的构建、RDD的构建、RDD的调度 （2）Executor：具体task执行的位置 备注：一个application 可以包含多个jobs，一个job包含多个stage，一个stage包含多个task
一.资源分配策略 1.静态分配 Spark程序启动时即一次性分配所有的资源，运行过程中固定不变，直至程序退出。这是一种最简单可靠的分配策略，强烈建议使用这种策略，除非非常确定这种方式无法满足需求。需要注意的是，目前所有模式下都没有在不同Spark程序之间提供内存共享的能力。如果你想使用这种方式来共享数据，建议运行一个单独的服务程序来响应不同的情况去查询同一个RDD。在Spark1.6及以上
主线程:步骤1: 客户端向资源管理器master发送注册和申请资源的请求,master负责任务资源的分配,这是spark集群的老大 步骤2: Master收到申请资源的请求后,向指定的worker节点发送请求,然后worker节点会开启对应的executor的进程 步骤3: Executor进程会向driver发送注册请求,然后申请要计算的task 步骤4: 在driver的内部会执行一些操作,最
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2023-08-08 11:55:46
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【场景】Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master yarn \
Spark内核源码非常复杂，同时也是Spark的精髓所在，目前只做记录所学的点点滴滴，回头再整理总结。 RDD，DAGScheduler，TaskScheduler，WorkerSpark根据应用程序的算子(转换算子，行动算子)生成一张DAG图，比如rdd1.join(rdd2).groupBy(..).filter(..)。DAGScheduler对于RDD，在遇到涉及Shuffle操
Master是通过schedule方法进行资源调度，告知worker启动executor等。
一 schedule方法
/**
* 前面分析的都是怎样将资源,如worker、executor、Application等加入到各自的等待队列中(失败 完成 异常等等).
* 在等待的应用程序中调度当前可用的资源。
* 此方法将被调用-->每次一个新的应用程序 连接 或可用资源改变的时候。
*
*
spark作业原理 使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。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。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark
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2023-07-27 18:06:54
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Spark作业运行图： 1. 使用spark-submit提交一个spark应用，这个应用/作业会启动一个对应的driver进程，这个driver会根据提交模式的不同，可能在本地启动（client），也可能在集群中某个工作节点（cluster）上启动。 driver服务进程启动，会根据我们设置的参数，占用一定量的cpu和内存。 2. driver启动完成后做的第一件事是像集群的资源管理器去申
# Spark资源管理：用于大规模数据处理的强大工具
在大数据处理领域，Apache Spark已经成为最受欢迎的工具之一。它提供了一种高效的方式来处理海量数据，并且具有强大的资源管理功能。本文将介绍Spark资源管理的基本概念和使用方法，并且提供一些代码示例帮助读者更好地理解。
## Spark资源管理概述
在Spark中，资源管理是指对计算资源进行有效分配和管理，以实现任务的高效执行。S
原创
2023-09-17 16:48:46
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Spark资源调度分配内幕天机彻底解密一、分配Driver（Cluster） 二、为Application分配资源 三、两种不同的资源分配方式彻底揭秘 四、Spark资源分配的思考一、任务调度与资源调度的区别 1、任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度； 2、资源调度是指应用程序如何获得资源 3、任务调度是在
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2023-09-06 18:40:19
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1.Spark资源调度和任务调度流程启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master节点掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG 有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是
Spark资源管理1、介绍Spark资源管控分为spark集群自身可支配资源配置和job所用资源配置。2、spark集群支配资源控制在spark的conf/spark-env.sh文件中可以指定master和worker的支配资源数。2.1 Spark集群可支配资源配置每个worker使用内核数# 每个worker使用的内核数，默认是所有内核。
export SPARK_WORKER_CORES=
性能调优的王道是分配更多的资源，当目前资源够用的情况下，分配的资源越充分，在性能和速度上的提升越明显。当资源无法分配更多时候才会去考虑后续的一些调优手段。一，分配的资源有哪些？1，分配的 executor 数量；2，每个 executor 需要的 core 数量；3，每个 executor 需要的内存大小；4，driver 的内存大小 (这个影响不大) ；二，在哪里去配置这些资源？提交 spark
一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。二、动态资源策
[size=medium][color=red][b]一、引子[/b][/color][/size]
在Worker Actor中，每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程，Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系。也就是说集群里启动多少Exe
初学spark在Standalone模式下的资源调度机制，发现学习源码是理解spark一切机制的根本。现在对相关spark2.1.0源码的学习做个梳理。一 应用程序提交时Master中对Driver和Executor的启动控制和资源分配机制。首先进入Master.scala中查看Master类，资源调度流程学习从receive方法的case RegisterApplicaiton(作业提交时的注册
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2023-08-23 09:21:50
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这里重点还是总结一下Standalone模式和yarn模式的资源调度和任务调度资源调度：资源调度是指我们在集群中寻找运行节点的过程，一个每个worker需要使用心跳机制向master汇报自己的状态，master了解情况后，当有个应用提交时，就会使用某个算法来根据资源分配哪些节点来做这个应用。任务调度：当资源调度之后，我们的Driver会将一个应用分开，比如之前说过的RDD，当一个job过来了，会根
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2023-08-04 20:11:58
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一、前述同MapReduce一样，spark的资源调度和任务调度也是一个很重要的模块，只有搞懂原理，才能更进一步的在源码层面分析Saprk的执行过程，所以理清资源和任务的调度流程就显得尤为重要。二、Spark资源调度流程图： 流程详解如下：1.集群启动之后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master就掌握了集群资源情况。2.当Spark提交一个Application
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2023-08-22 21:49:55
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