Spark核心技术解析:分布式编程与YARN整合
118 浏览量
更新于2024-08-27
收藏 431KB PDF 举报
"Spark知识体系完整解读,涵盖了Spark的基础概念、Spark在YARN上的运行机制以及相关过程分析。"
Spark是大数据处理领域的重要框架,它以其高效、易用的特性深受开发者喜爱。作为BDAS(Big Data Analytics Stack)的核心组件,Spark提供了比MapReduce更丰富的计算模型,包括filter、join、groupByKey等操作,使得数据处理更为灵活。Spark引入了一种名为弹性分布式数据集(RDD)的数据抽象,RDD具有容错性和并行性,能够高效地在集群中进行计算。
Spark的设计目标是速度和通用性,它在内存计算中实现了显著的性能提升,通过缓存数据在内存中,避免了频繁的磁盘读写。同时,Spark提供了多种编程接口,包括Java、Python、R以及其原生的Scala API,这些API借鉴了Scala的函数式编程思想,使得开发过程更为简洁和高效。
Spark运行在YARN(Hadoop的资源管理器)上时,作业提交过程如下:
1. 客户端首先初始化yarnClient,然后根据YARN配置提交作业,检查集群资源是否满足需求。
2. 设置作业资源和环境,包括Application的Staging目录、本地资源上传、环境变量以及Container启动上下文。
3. 提交Application到YARN,包括设置应用名称、队列、AM(ApplicationMaster)资源需求,并指定作业类型为Spark。
4. YARN接收到作业后,启动ApplicationMaster,设置环境变量,并通过amClient与ResourceManager通信。
5. ApplicationMaster负责任务调度,启动Driver线程执行用户代码,同时SparkUI在适当的时候启动,用于监控和展示作业状态。
在整个过程中,一旦作业提交,客户端的角色就完成了,作业的实际运行完全依赖于YARN集群,结果通常会保存到HDFS或者通过日志系统记录,确保了作业的持续性和可追溯性。
Spark不仅仅是一个计算框架,它还支持多个组件,如Spark SQL用于结构化数据处理,Spark Streaming用于实时流处理,MLlib提供了机器学习算法,GraphX则处理图计算。这些组件共同构建了Spark强大的数据分析生态系统,使得Spark成为处理大规模数据的首选工具之一。通过深入理解Spark的运行机制和API,开发者可以更好地优化作业性能,充分利用集群资源,解决复杂的数据处理问题。
2020-07-26 上传
2018-11-19 上传
2023-03-16 上传
2021-02-04 上传
2018-12-28 上传
2017-11-20 上传
2021-10-14 上传
点击了解资源详情
weixin_38519387
- 粉丝: 3
- 资源: 931
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明