1. Spark 概念

Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎。

Apache Spark运行工作载荷在100倍速以上。

Apache Spark的组件包括：Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX。

Apache Spark应用模式：standalone、cluster mode, on EC2, on Hadoop YARN, on Mesos, or on Kubernetes。

Apache Spark可存取数据: Access data in HDFS, Alluxio, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive, and hundreds of other data sources。

Apache Spark主页: http://spark.apache.org/

原文地址：https://www.cnblogs.com/springwind2020/p/12344616.html

时间： 2024-11-12 18:23:47

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Spark概念介绍

Spark概念介绍:spark应用程序在集群中以一系列独立的线程运行,通过驱动器程序(Driver Program)发起一系列的并行操作.SparkContext对象作为中间的连接对象,通过SparkContext对象连接集群.SparkContext对象可以连接集群管理器(YARN,Mesos.standalone等) 目前Spark集群支持以下集群管理模式:(1)本地模式(2)Mesos模式: 一种通用的集群管理模式,可以运行Hadoop Mapreduce和应用服务 (3)YARN模式:H

Spark概念梳理

1)spark通常把shuffle操作定义为划分stage的边界,其实stage的边界有两种:ShuffleMapTask和ResultTask.ResultTask就是输出结果,输出结果的称为ResultTask,都为引起stage的划分,比如以下代码: rdd.parallize(1 to 10).foreach(println) 每个stage内部,一定有一个ShuffleMapTask或者是ResultTask,因为这两者是划分stage的依据,是stage之间的边界.一个stage中的

Spark核心概念理解

本文主要内容来自于<Hadoop权威指南>英文版中的Spark章节,能够说是个人的翻译版本号,涵盖了基本的Spark概念.假设想获得更好地阅读体验,能够訪问这里. 安装Spark 首先从spark官网下载稳定的二进制分发版本号,注意与你安装的Hadoop版本号相匹配: wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 解压: tar xzf spark-x.y.z-bin-di

Spark的Python和Scala shell介绍（翻译自Learning.Spark.Lightning-Fast.Big.Data.Analysis）

Spark提供了交互式shell,交互式shell让我们能够点对点(原文:ad hoc)数据分析.如果你已经使用过R,Python,或者Scala中的shell,或者操作系统shell(例如bash),又或者Windows的命令提示符界面,你将会对Spark的shell感到熟悉. 但实际上Spark shell与其它大部分shell都不一样,其它大部分shell让你通过单个机器上的磁盘或者内存操作数据,Spark shell让你可以操作分布在很多机器上的磁盘或者内存里的数据,而Spark负责在集

spark架构

声明:本文中所将的spark内存模型是1.6+的版本号.新的内存模型会在新的文章中讲到. 不久前我在StackOverflow上回答了一系列关于Apache Spark架构相关的问题.这似乎是因为网上缺乏好的Spark总体架构的文章.甚至是官网指导中也没有非常多具体的介绍.当然也缺少好的架构图."Learning Spark"这本书和官方资料中也一样没有. 本文我将尝试解决问题并在总体上提供Spark架构相关以及常常被提及的先关概念一些问题的一站式指导.这篇文章并不全然是针对Spark

spark运行原理

一.Spark专业术语定义 二. Spark的任务提交机制 一.Spark专业术语定义 从以下十五个方面描述spark概念. 1  application: spark应用程序 2  Driver:驱动程序 3  Cluster Mannger:集群管理器 4 Executor: 计算器 5 Worker: 计算节点 6 RDD: 弹性分布式数据集 7 窄依赖 8 宽依赖 9 DAG: 有向无环图 10 DAG Scheduler:有向无环图调度器 11 Task Scheduler: 任务调度

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