Spark在Standalone运行架构中的运行流程

StandaloneStandalone模式是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上中， 也可以运行在本地Client端。当用spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Drive
大数据 2021年10月07日 471次浏览

Spark的运行原理

Spark基本概念RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。DAGScheduler：有向无环图调度器基于DAG划分Stage并以TaskSet的形式提交Stage给TaskSched
分布式 大数据 2021年09月21日 487次浏览

Spark的运行模式

Standalone模式架构Standalone运行过程SparkContext连接到Master，向Master注册并申请资源（CPU Core and Memory）。Master根据SparkContext的资源申请要求和Worker心跳周期内报告的信息决定哪个Worker上分配资源，然后在该
大数据 2021年09月21日 528次浏览

Spark学习之Spark简述

Spark生态Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每
Scala 大数据 2021年09月20日 345次浏览