心有多大，世界就有多大

摘要： https://www.cnblogs.com/liuliliuli2017/p/6809094.htmlSpark Streaming运行原理spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark应用实例进行处理。从原理上看，把传统的spark批处理程序变成streaming程序，... 阅读全文

摘要： 目录1、运行架构总体介绍Spark运行模式：Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及had... 阅读全文

摘要： 目录存储分析Shuffle分析序列化和压缩共享变量实例https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5822370.htmlSpark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块； Spark的内存可以大体归为两类：execution和storage，前者包括shuffles、joins、sorts和aggregations所需内存，后者包括cache... 阅读全文

摘要： 目录运行结构图 & 常用术语消息通信原理运行流程图调度算法容错及HA监控一、运行结构图 & 常用术语 Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码SparkContext: Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executo... 阅读全文

摘要： 目录RDD概述RDD实现RDD运行流程RDD分区RDD操作分类RDD编程接口说明一、RDD概述RDD：是Resilient distributed datasets的简称，中文为弹性分布式数据集;是Spark最核心的模块和类DAG:Spark将计算转换为一个有向无环图(DAG)的任务集合，通过为RDD提供一种基于粗粒度变换(如map, filter, join等)的接口RDD类型：Parallel... 阅读全文

摘要： 后继再补充 阅读全文

摘要： 目录Spark介绍Spark生态组件介绍Spark特点Spark适合场景Spark与hadoop一、Spark介绍 Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：Sp... 阅读全文

摘要： 一、流式处理框架对比 关注点：运行时和编程模型、容错性、状态管理、消息传输保障等二、Spark 1、Spark基础篇Spark及生态圈概述：包括spark生态系统介绍，以及对应特点、适用场景、Spark与hadoop关系等Spark安装部署 2、Spark核心篇Spark编程模型： RDD概述 RDD实现(作业调度及stage划分、RDD依赖关系、解析器集成、内存管理、检查点... 阅读全文

摘要： 本文转载地址：https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/7119477.html    分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析的过程，与MapReduce一样是一种通用计算框架，期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG 阅读全文