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来源:boogie源码 时间:2024-11-25 03:37:57

1.小白在windows系统下怎么从零开始安装spark环境并且能够运
2.Apache Spark和Apache Storm的区别
3.spark Provider org.apache.spark.sql.hive.orc.DefaultSource could not be instantiated
4.win7怎么安装spark
5.spark是码下大数据的什么模块
6.Spark-Submit 源码剖析

apache spark源码下载

小白在windows系统下怎么从零开始安装spark环境并且能够运

       要在Windows系统下安装Apache Spark环境,首先需要安装Java 8或更高版本。码下从Oracle官网下载并安装Java,码下或者选择OpenJDK进行下载。码下确保Java版本兼容,码下安装完成后,码下心悦商城源码设置JAVA_HOME环境变量。码下

       接着,码下访问Apache Spark下载页面,码下选择对应的码下压缩文件进行下载。解压文件后,码下将解压目录(如:spark-3.0.0-bin-hadoop2.7)复制至指定路径(例如:c:\apps\opt\spark-3.0.0-bin-hadoop2.7),码下以完成Apache Spark的码下安装。

       设置SPARK_HOME和HADOOP_HOME环境变量,码下确保Spark和Hadoop能正常工作。码下在安装过程中,需要将winutils.exe文件复制至Spark的bin文件夹下,这需要根据所使用的茅台有溯源码Hadoop版本下载正确的winutils.exe文件。

       安装完成后,在命令提示符中输入`spark-shell`命令,即可启动Apache Spark shell。在shell中,可以运行各种Spark语句,如创建RDD、获取Spark版本等。

       Apache Spark提供了一个Web UI界面,用于监控Spark应用程序的状态、集群资源消耗和配置信息。通过浏览器访问`http://localhost:`,即可查看Spark Web UI页面。此外,配置Spark历史服务器,可收集并保存所有通过`spark-submit`和`spark-shell`提交的Spark应用程序的日志信息。

       至此,已成功在Windows系统下安装并配置了Apache Spark环境。语音通话系统源码通过Spark shell执行代码,利用Web UI监控应用程序状态,以及通过历史服务器收集日志信息,完成了整个安装过程。

Apache Spark和Apache Storm的区别

       Apache Spark和Apache Store的区别是什么?他们各自适用于什么样的应用场景?这是stackoverflow上的一个问题,这里整理简要版回答如下:

       Apache Spark是基于内存的分布式数据分析平台,旨在解决快速批处理分析任务、迭代机器学习任务、交互查询以及图处理任务。其最主要的特点在于,Spark使用了RDD或者说弹性分布式数据集。 RDD非常适合用于计算的流水线式并行操作。RDD的不变性(immutable)保证,使其具有很好的容错能力。如果您感兴趣的是更快地执行Hadoop MapReduce作业,Spark是一个很好的选项(虽然必须考虑内存要求)。Spark相对于hadoop MR来说,除了性能优势之外,还有大量丰富的API,这使得分布式编程更高效。

       Spark架构图如下,总体结构非常简洁,没什么需要多说的,这里对spark的几个细节补充解读如下:

       æ¯ä¸ªspark应用程序有自己的执行进程,进程以多线程的方式执行同一个应用的不同任务(tasks)。

       å› ä¸ºä¸åŒçš„spark应用是不同进程,所以无论是在driver端还是executor端,不同用程序都是互相隔离的,在没有集群外存储的情况下,应用之间不能共享数据。

       Spark对底层集群管理器是不可知的。通常能做集群进程管理的容器,都可以管理spark程序。例如Mesos / YARN这样的集群管理也可以用于spark。当前在各大互谅网公司比较常用的就是基于yarn的spark。

       driver端必须在整个应用的生命周期内存在,并且是可寻址(固定在某个机器或者说IP上),因为executor都要跟driver建立连接并通讯。

       ç”±äºŽæ˜¯driver端来负责任务的调度(指应用具体操作的输入输出控制,区别于yarn的集群管理),所以driver端最好跟executor端最好在同一个局域网(比如同一个机房),从而避免远距离通信。实时上driver端即使不做大的返回集合collect的话,如果任务分片(partitions)很多,也会有大量通信开销。

spark Provider org.apache.spark.sql.hive.orc.DefaultSource could not be instantiated

       解决办法:在程序上

       去掉程序中的setMaster("local")

       这条语句并不是在集群中提交job

       Fei joe

       val conf = new SparkConf().setAppName("Map").setMaster("local")

win7怎么安装spark

       如何在 win7 上安装 spark?步骤:1. 下载 apache spark;2. 解压 spark;3. 安装 winutils;4. 配置环境变量;5. 启动 spark shell;6. 验证安装。高级配置:修改配置文件进行高级配置。

       如何在 Win7 上安装 Spark

       以下是在 Windows 7 系统上安装 Apache Spark 的步骤:

       先决条件:

       Java 8 或更高版本Scala 2. 或更高版本Winutils(用于 Hadoop)

       步骤:

       下载 Apache Spark

       从 Apache Spark 网站下载最新稳定版本的 Spark。

       解压 Spark

       将下载的 Spark 压缩包解压到一个文件夹(例如 C:\spark)。

       安装 Winutils

       从 Apache Hadoop 网站下载 Winutils,并将其解压到 C:\hadoop 目录。

       配置环境变量JAVA_HOME:指向 Java 安装目录(例如 C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_)SPARK_HOME:指向 Spark 安装目录(例如 C:\spark)HADOOP_HOME:指向 Winutils 安装目录(例如 C:\hadoop)

       在控制面板中编辑“系统变量”,并添加或修改这些环境变量。

       启动 Spark Shell打开命令提示符窗口。导航到 Spark bin 目录(例如 cd C:\spark\bin)运行以下命令:spark-shell验证安装

       在 Spark Shell 中,输入以下命令以验证安装:

       sc.version

       如果显示了 Spark 版本,则说明安装成功。

       高级配置:

       如果您需要高级配置,乘车码优惠源码例如设置从属 executor 的内存,可以修改 C:\spark\conf\spark-defaults.conf 配置文件。有关更多配置选项,请参阅 Spark 文档。

spark是大数据的什么模块

       Spark是大数据处理中的一个重要模块,主要用于大数据的分布式处理和计算。

       Apache Spark是一个开源的、大数据处理框架,它提供了丰富的数据处理功能,并且能够与各种数据源进行高效的交互。Spark最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,现在已经成为Apache软件基金会的一个顶级项目。

       1. 分布式处理能力:Spark的核心优势在于其分布式处理能力。传统的数据处理方式在面对海量数据时,往往会遇到性能瓶颈。而Spark通过分布式计算,能够将大数据任务分解成多个小任务,小说简单搭建源码并在集群中的多个节点上并行处理,从而大大提高了数据处理的速度和效率。

       2. 多样化的数据处理能力:除了基本的分布式计算能力外,Spark还提供了丰富的数据处理功能,包括SQL查询、图计算、机器学习等。这些功能都是通过Spark的扩展模块实现的,如Spark SQL用于处理结构化数据,Spark GraphX用于图计算,Spark MLlib用于机器学习等。

       3. 与各种数据源的交互能力:Spark能够轻松地与各种数据源进行交互,包括HDFS、HBase、Cassandra等分布式存储系统,以及传统的关系型数据库。这使得Spark能够轻松地融入现有的大数据生态系统,为用户提供统一的数据处理平台。

       4. 实时流处理能力:除了批处理外,Spark还支持实时流处理。通过Spark Streaming模块,用户可以实时地处理来自各种数据源的数据流,如Kafka、Flume等。这使得Spark不仅能够处理静态的历史数据,还能够处理动态的实时数据。

       总结来说,Spark作为大数据处理的一个重要模块,通过其分布式处理能力、多样化的数据处理能力、与各种数据源的交互能力以及实时流处理能力,为用户提供了一个高效、灵活、统一的大数据处理平台。

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧:

       常规Spark提交任务脚本如下:

       其中几个关键的参数:

       再看下cluster.conf配置参数,如下:

       spark-submit提交一个job到spark集群中,大致的经历三个过程:

       代码总Main入口如下:

       Main支持两种模式CLI:SparkSubmit;SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下:

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数:

       有参数中根据参数传入拆分三种方式,然后通过OptionParser解析Args,构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand,而buildCommand又是通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的命令集合,分为两个部分去创建此List,

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER,DEPLOY_MODE,FILES,CLASS等等,这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下:

       SparkSubmit,kill,request都支持,后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口,其中第一步是初始化LOG,然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类,继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下,parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ,如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单,根据参数 opt 及 value,设置各个成员的值。接上例,parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后,在 handle 函数中,master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args,然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action,doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ,分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后,接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口,入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单:几个核心步骤

       先是打印一串日志(可忽略),然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成,异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application,根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala,那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的,所以打算另外写篇继续深入研读~

开源 | Spark Commiter 深度解读:Apache Spark Native Engine

       Apache Spark 是基于 JVM 语言开发的分布式计算引擎,当前性能瓶颈集中在计算资源不足,如 CPU 和内存。在 SSD 广泛应用的大背景下,计算瓶颈逐渐转移至 CPU。尽管 JVM 优化有局限性,如方法字节码限制和垃圾回收效率,基于更底层语言如 C++ 开发 Native Engine 可以充分利用现代 CPU 特性如 SIMD 加速计算,并减少垃圾回收对性能的影响。这促使更多项目关注 Native Engine,如 Databricks 的 Photon、Meta 的 Velox 和 Intel 的 Gluten。这些 Native Engine 旨在加速 Spark SQL 计算性能,带来 2 倍提升。Apache Arrow Datafusion 和快手的 Blaze 也是探索中的一部分。