在之前我们分析了Spark的内核架构运行机制，其中有一个很重要的组件SparkContext，这里我们就分析SparkContext的相关源码。我们知道所有的Spark程序，在运行之前都需要创建一个非常重要的组件，那就是SparkContext，它负责读取SparkConf中的相关配置信息，并且初始化一些Spark Application运行时需要用到的两个重要的组件DAGScheduler和Ta
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2023-11-23 13:18:06
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简介了解系统架构是第一件事，那么系统都由什么节点构成提供什么服务呢？框架 从框架图中可以看到 - 整个集群分为 Master 节点和 Worker 节点，相当于 Hadoop 的 Master 和 Slave 节点。 - Master 节点上常驻 Master 守护进程，负责管理全部的 Worker 节点。 - Worker 节点上常驻 Worker 守护进程，负责与 Master 节点通信
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2023-11-24 20:02:28
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Application：spark应用程序，就是用户基于spark api开发的程序，一定是通过一个有main方法的类执行的，比如java开发spark，就是在eclipse中，建立的一个工程
Application Jar：这个就是把写好的spark工程，打包成一个jar包，其中包括了所有的第三方jar依赖包，比如java中，就用maven+assembly插件打包最方便
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2024-01-14 11:39:10
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简单梳理下Spark的程序的运行原理与Spark各阶段的各个角色。构建Spark Application运行环境；在Driver Program中新建SparkContext（包含SparkContext的程序称为Driver Program）；Spark Application 运行的表现方式为：在集群上运行着一组独立的executor进程，这些进程由SparkContext来协调；简单来说，S
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2023-08-30 08:30:13
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Master和Worker是执行任务之前存在的进程 (类似于公司)Driver和Excutor是任务执行之后存在的进程(类似于公司接到项目后才成立的项目小组)启动步骤:启动Master资源管理进程和Work进程有任务来执行时会启动Driver进程,然后向Master资源管理进程进行注册并申请资源Master资源管理进程分配资源给Worker进程Work进程开启Executor进程, Worker进
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2023-06-11 15:31:11
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作者从容错、性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业，一旦提交到YARN群集便需要永久运行，直到有意停止。任何中断都会引起严重的处理延迟，并可能导致数据丢失或重复。YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的。但是，它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求
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2023-12-21 16:08:45
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## Spark启动进程
Apache Spark是一种快速、通用、易用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算和容错性。在使用Spark时，首先需要启动Spark进程来运行我们的应用程序。本文将介绍如何启动Spark进程，并附带代码示例。
### Spark启动进程步骤
启动Spark进程通常分为以下几个步骤：
1. **创建SparkSession对象**：SparkSession是Spa
原创
2024-04-29 03:21:57
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部署图从部署图中可以看到整个集群分为 Master 节点和 Worker 节点，相当于 Hadoop 的 Master 和 Slave 节点。Master 节点上常驻 Master 守护进程，负责管理全部的 Worker 节点。Worker 节点上常驻 Worker 守护进程，负责与 Master 节点通信并管理 executors。Driver 官方解释是 “The process runnin
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2024-07-15 17:19:27
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# 如何实现 Spark 死进程
在这篇文章中，我们将指导您如何在 Apache Spark 中实现死进程（即终止一项正在运行的 Spark 作业）。对于刚入行的小白来说，理解这一过程的流程至关重要。我们会分步走，然后为每一步提供相应的代码示例，并详细注释每条代码的含义。
## 步骤概述
以下是实现 Spark 死进程的整体流程：
| 步骤 | 描述
当在分布式环境中启动 Spark 进程时，可能会遇到与配置、版本和依赖有关的问题。本文将系统分析如何解决这些“Spark 进程启动”问题，从版本对比到性能优化，涵盖完整的解决方案。
### 版本对比
不同 Spark 版本间特性差异明显。在这里，我对 Spark 2.x 和 Spark 3.x 进行了比较，展现它们在性能和功能上的不同。
```mermaid
quadrantChart
# Spark进程页面实现教程
## 介绍
在学习Spark开发过程中，了解和掌握如何实现Spark进程页面是非常重要的。本教程将引导你完成Spark进程页面的实现过程，并提供详细的代码解释。
## 整体流程
下面是实现Spark进程页面的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[创建Spark进程页面] --> B[启动Spark进程] --> C[配置Spa
原创
2023-09-30 05:49:58
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# 了解Spark进程查看
在使用Spark进行大数据处理时，我们常常需要监控和查看Spark进程的运行情况，以便及时发现问题并进行调优。本文将介绍如何查看Spark进程，并通过代码示例演示如何实现。
## 什么是Spark进程查看
Spark进程查看是指通过一些工具或命令来监控和查看Spark集群中各个组件的运行情况，包括Master节点、Worker节点以及Executor节点等。通过查
原创
2024-04-03 06:24:12
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在Eclipse中用scala语言写spark程序，需要安装scala，还需要在Eclipse中安装scala插件，便于新建scala project,scala object等，spark程序写完了还需要打包，普通的工程无法通过export方式打包，需要新建maven project.这里还需要让eclipse支持scala的maven工程。工程建立了就剩
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2024-09-04 19:47:02
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通常我们是在控制台输入命令：spark-sql进入命令行界面：这是大多数人最喜欢用的，也最熟悉的界面。除了这种方式，还可以借助第三方的客户端来接入Spark SQL，常用的windows下图形客户端有：SQuirreL SQL Client、DbVisualizer和Oracle SQL Developer等。那么这三个图形界面都是用的ThriftServer作为服务端，而客户端的SQL请求实际是
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2023-11-22 16:56:21
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1、driver的功能是什么？1）一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数和SparkContext的实例，是程序的人口点；2）功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责了作业的调度，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。2、spark的有几种部署模式，每种
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2024-06-25 21:16:47
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进程Master进程：管理整个集群资源，Yarn中为ResouceManagerWorker进程：负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Executor。Yarn中为NodeManagerclient：客户端进程，负责提交作业到Master。在yarn-cluster模式中，在Resource Manager端提交应用程序，会生成SparkSubmit进程，
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2023-08-11 19:49:35
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我们现在需要监控datapre0这个任务每一次执行的进度，操作如下：1. 如图所示，打开spark管理页面，找到对应的任务，点击任务名datapre0 2. 进去之后，获得对应IP和端口 3. 访问api（linux直接通过curl访问）http://ip:4040/api/v1/application/Job_id 4. 其他API说明(对应spark官
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2023-07-03 15:25:34
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SparkSubmit进程执行过程 sparksubmit 类main方法中首先讲args封装到了SaprkSubmitArguments 当中。进行参数的初始化。 封装的返回对象appArgs对进行匹配，如果匹配得到的是sunmit那么进行提交作业的操作，如果匹配到的是kill，结束appArgs对应的进程，如果匹配到的是request_status，返回状态信息。 对于匹配到的是
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2023-08-03 23:53:25
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1.4 Spark分布式架构与单机多核架构的异同我们通常所说的分布式系统主要指的是分布式软件系统，它是在通信网络互连的多处理机的架构上执行任务的软件系统，包括分布式操作系统、分布式程序设计语言、分布式文件系统和分布式数据库系统等。Spark是分布式软件系统中的分布式计算框架，基于Spark可以编写分布式计算程序和软件。为了整体宏观把握和理解分布式系统，可以将一个集群视为一台计算机。分布式计算框架的
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2024-08-16 13:31:27
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一、Spark提交应用任务的四个阶段： 总共提交的任务分为四个阶段，提交+执行： 1、在分配完毕executor以后，解析代码生成DAG有向无环图； 2、将生成的DAG图提交给DAGScheduler，这个组件在driver内，DAGScheduler负责切分阶段，按照DAG图中的shuffle算子进行stage阶段的切分，切分完毕阶段以后，按照每个阶段分别生成对应t
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2024-01-07 15:09:50
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