Spark提交的方式是什么
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1、Spark是什么?
○ 高可伸缩性
○ 高容错
○ 基于内存计算
2、Spark的生态体系(BDAS,中文:伯利克分析栈)
○ MapReduce属于Hadoop生态体系之一,Spark则属于BDAS生态体系之一
○ Hadoop包含了MapReduce、HDFS、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Sqoop等
○ BDAS包含了Spark、Shark(相当于Hive)、BlinkDB、Spark Streaming(消息实时处理框架,类似Storm)等等
○ BDAS生态体系图:
3、Spark与MapReduce
优势:
○ MapReduce通常将中间结果放到HDFS上,Spark是基于内存并行大数据框架,中间结果存放到内存,对于迭代数据Spark效率高。
○ MapReduce总是消耗大量时间排序,而有些场景不需要排序,Spark可以避免不必要的排序所带来的开销
○ Spark是一张有向无环图(从一个点出发最终无法回到该点的一个拓扑),并对其进行优化。
4、Spark支持的API
Scala、Python、Java等
5、运行模式
○ Local (用于测试、开发)
○ Standlone (独立集群模式)
○ Spark on Yarn (Spark在Yarn上)
○ Spark on Mesos (Spark在Mesos)
6、运行时的Spark
Driver程序启动多个Worker,Worker从文件系统加载数据并产生RDD(即数据放到RDD中,RDD是一个数据结构),并按照不同分区Cache到内存中。如图:
8、容错Lineage
8.1、容错基本概念
○ 每个RDD都会记录自己所依赖的父RDD,一旦出现某个RDD的某些partition丢失,可以通过并行计算迅速恢复
8.2、Narrow Dependent(窄依赖)和Wide Dependent(宽依赖)
○ RDD的依赖又分为Narrow Dependent(窄依赖)和Wide Dependent(宽依赖)
○ 窄依赖:每个partition最多只能给一个RDD使用,由于没有多重依赖,所以在一个节点上可以一次性将partition处理完,且一旦数据发生丢失或者损坏可以迅速从上一个RDD恢复
○ 宽依赖:每个partition可以给多个RDD使用,由于多重依赖,只有等到所有到达节点的数据处理完毕才能进行下一步处理,一旦发生数据丢失或者损坏,则完蛋了,所以在这发生之前必须将上一次所有节点的数据进行物化(存储到磁盘上)处理,这样达到恢复。
○ 宽、窄依赖示例图:
9、缓存策略
Spark通过useDisk、useMemory、deserialized、replication4个参数组成11种缓存策略。
useDisk:使用磁盘缓存(boolean )
useMemory:使用内存缓存(boolean)
deserialized:反序列化(序列化是为了网络将对象进行传输,boolean:true反序列化\false序列化)
replication:副本数量(int)
通过StorageLevel类的构造传参的方式进行控制,结构如下:
class StorageLevel private(useDisk : Boolean ,useMemory : Boolean ,deserialized : Boolean ,replication:Ini)
10、提交的方式
○ spark-submit(官方推荐)
○ sbt run
○ java -jar
提交时可以指定各种参数
./bin/spark-submit --class--master --deploy-mode --conf = ... # other options [application-arguments]
例如:
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本文题目:Spark提交的方式是什么
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