1. 前言Spark中存在大量的角色和阶段，如Master\Worker、Driver\Executor、Job\Stage\Task等，本节主要是讲解这些角色的含义和之间的关系。2. 角色概念角色名称解释Master常驻master守护进程，负责管理worker节点，从master节点提交应用。Worker常驻worker守护进程，与master节点通信，并且管理executor进程。运行一个或
Spark分区数、task数目、core数目、worker节点数目、executor数目梳理spark隐式创建由操作组成的逻辑上的有向无环图。驱动器执行时，它会把这个逻辑图转换为物理执行计划，然后将逻辑计划转换为一系列的步骤（stage），每个步骤由多个任务组成。步骤组成任务、数据组成任务。所以数据和对数据的操作都封装在任务里面了？数据是分布的，那么步骤的执行是什么过程？因为是流水线操作，所以对于
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2023-08-03 14:58:39
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一、spark的运行架构包括集群资源管理器Cluster Manager（standalone：spark自带的、Yarn、Messos）、运行作业的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver Program简称Driver）、每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）。spark采用的是主从架构，包含一个主节点Master（即Driver）和若干个从节
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2023-08-11 14:37:21
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# 如何设置Spark的Worker节点数量
## 概述
在使用Spark进行分布式计算时，合理设置Worker节点的数量是非常重要的。本文将详细介绍设置Spark Worker节点数量的步骤，并给出相应的代码示例和注释，帮助刚入行的开发者快速上手。
## 设置步骤
下面是设置Spark Worker节点数量的步骤，我们使用表格形式展示，方便理解：
```mermaid
flowchart T
FAQ 1. spark性能配置 我目前的环境是5台机器，每台机器8个核。如果有以下两种配置方案： (a) SPARK_WORKER_INSTANCES = 8 SPARK_WORKER_CORES = 1 (b) SPARK_WORK
本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。1. Spark的主从结构在分布式环境下，Spark 集群采用的是主/从结构。在一个Spark集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式从节点。这个中央协调节点被称为驱动器(Driv
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2023-09-06 12:13:39
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梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。
输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为
Block
。
当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一
master和worker是物理节点，driver和executor是进程。 1、master和worker节点搭建spark集群的时候我们就已经设置好了master节点和worker节点，一个集群有多个master节点和多个worker节点。master节点常驻master守护进程，负责管理worker节点，我们从master节点提交应用。worker节点常驻worker守护进程，与m
一、spark-env.sh 图1 我自己的配置文件spark-env.sh line 7中指定hadoop安装目录的配置路径，如果不配置这一项，就要把${HADOOP_HOME}/etc/hadoop下的所有xml文件拷贝到${SPARK_HOME}/conf下，而且不保证正确，所以最好配置这一项。 line 9中如果不配置，在运行spark-submit的时候需要用--jars参数
1.简介CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。摘自 李杰.CiteSpace中文版指男2.如何用Citesapce挖掘现有数据，首先对于一些名词进行解释。
一、前言 说实话，Rancher的官方文档真的很全，围绕着UI的方方面面都面面俱到。但看多了却发现，很多东西都浅尝辄止，尤其某个东西实在不懂的时候，看文档只能让自己更没头绪。所以此文的目的是方便自己能够在需要的时候回忆出点点滴滴。 Rancher1.6的傻瓜式操作给了我很大的帮助，也帮我赢得了大部分运维的支持，最终得以施展。但Rancher2.0
Spark-Core源码学习记录该系列作为Spark源码回顾学习的记录，旨在捋清Spark分发程序运行的机制和流程，对部分关键源码进行追踪，争取做到知其所以然，对枝节部分源码仅进行文字说明，不深入下钻，避免混淆主干内容。 本文承接上文，我们分别进入org.apache.spark.deploy.master.Master和org.apache.spark.deploy.worker.Worker中
# 如何实现“spark worker 节点重启”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[停止当前worker节点] --> B[重启worker节点];
B --> C[检查worker节点状态];
C --> D[完成];
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 停止当前worker节点
首先，需要停止当前的work
一。下载Spark安装包可以从官网下载，本集群选择的版本是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6二。部署和规划Spark集群提前准备好四台虚拟主机，三台主机 node1 node2 node4 做Spark集群 develop做Spark客户端用于提交程序集群规划如下：node1 Master节点 node2，node4 Worker节点 架构图如下： 在此之前需要配置M
Spark技术内幕：Master基于ZooKeeper的High Availability（HA）源码实现 详细阐述了使用ZK实现的Master的HA，那么Master是如何快速故障恢复的呢？处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消
集群搭建以及测试准备三台安装了hadoop的虚拟机搭建Standalone1).下载安装包，解压 2).改名 3).进入安装包的conf目录下，修改slaves.template文件，添加从节点。保存。 4).修改spark-env.shSPARK_MASTER_IP:master的ipSPARK_MASTER_PORT:提交任务的端
HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，常用于海量数据的存储与处理。在HBase中，数据被分布存储在多个节点上，节点数量对于系统的性能和可靠性有着重要影响。本文将介绍HBase节点数量的意义以及如何设置节点数量。
### 背景
在HBase中，数据被分为多个Region，每个Region负责存储一部分数据，而每个Region都会有一个Region Server负责管理。Region
原创
2023-09-17 14:47:58
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任务计算源码剖析理论指导 Spark在执行任务前期，会根据RDD的转换关系形成一个任务执行DAG。将任务划分成若干个stage。Spark底层在划分stage的依据是根据RDD间的依赖关系划分。Spark将RDD与RDD间的转换分类：ShuffleDependency-宽依赖和NarrowDependency-窄依赖，Spark如果发现RDD与RDD之间存在窄依赖关系，系统会自动将存在窄依赖关系的
Zookeeper 简介Zookeeper 的数据结构就像是一个树形文件结构，Zookeeper 可以保证数据在集群（Zookeeper 集群）之间的一致性（CAP理论 中的 CP）。 Zookeeper 它有三个角色：Leader：数据总控节点，用于接受客户端连接请求，分发给所有 Follower 节点后，各个 Follower 节点进行数据更新操作并返回给 Leader 节点，如果半数以上的
一．Hadoophadoop集群：通过在各个物理节点上安装这个小软件，然后将其运行起来，就是一个hadoop分布式集群。可以通过虚拟机来实施集群环境来模拟物理节点。二．前提条件电脑配置：需在4G，最好8G、16G。前提条件：安装Vmware，并安装三台linux系统（可通过复制实现安装）。三个结点：按照hadoop集群的基本要求，其中一个是master结点，主要是用于运行hadoop程序中的nam
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2023-06-19 05:36:35
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