皮皮网

【起名打分源码】【监听器源码】【装饰网站源码】spark 源码有多少行

2024-11-06 13:38:12 来源:.net源码 查询

1.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
2.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
3.源码解析Spark中的多少Parquet高性能向量化读
4.tez和spark区别
5.为什么Spark发展不如Hadoop

spark 源码有多少行

Spark源码解析2-YarnCluster模式启动

       YARN 模式运行机制主要体现在Yarn Cluster 模式和Yarn Client 模式上。在Yarn Cluster模式下,多少SparkSubmit、多少ApplicationMaster 和 CoarseGrainedExecutorBackend 是多少独立的进程,而Driver 是多少独立的线程;Executor 和 YarnClusterApplication 是对象。在Yarn Client模式下,多少起名打分源码SparkSubmit、多少ApplicationMaster 和 YarnCoarseGrainedExecutorBackend 也是多少独立的进程,而Executor和Driver是多少对象。

       在源码中,多少SparkSubmit阶段首先执行Spark提交命令,多少底层执行的多少是开启SparkSubmit进程的命令。代码中,多少SparkSubmit从main()开始,多少根据运行模式获取后续要反射调用的多少类名赋给元组中的ChildMainClass。如果是监听器源码Yarn Cluster模式,则为YarnClusterApplication;如果是Yarn Client模式,则为主类用户自定义的类。接下来,获取ChildMainClass后,通过反射调用main方法的过程,反射获取类然后通过构造器获取一个示例并多态为SparkApplication,再调用它的start方法。随后调用YarnClusterApplication的start方法。在YarnClient中,new一个Client对象,其中包含了yarnClient = YarnClient.createYarnClient属性,这是Yarn在SparkSubmit中的客户端,yarnClient在第行初始化和开始,即连接Yarn集群或RM。之后就可以通过这个客户端与Yarn的装饰网站源码RM进行通信和提交应用,即调用run方法。

       ApplicationMaster阶段主要涉及开启一个Driver新线程、AM向RM注册、AM向RM申请资源并处理、封装ExecutorBackend启动命令以及AM向NM通信提交命令由NM启动ExecutorBackend。在ApplicationMaster进程中,首先开启Driver线程,开始运行用户自定义代码,创建Spark程序入口SparkContext,接着创建RDD,生成job,划分阶段提交Task等操作。

       在申请资源之前,AM主线程创建了Driver的终端引用,作为参数传入createAllocator(),思途旅游cms源码因为Executor启动后需要向Driver反向注册,所以启动过程必须封装Driver的EndpointRef。AM主线程向RM申请获取可用资源Container,并处理这些资源。ExecutorBackend阶段尚未完成,后续内容待补充。

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数,如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例,每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组,可使用union实现。但随列数增加,SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。缠论公式源码unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数,逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中,ids为要保留的Column数组,Column类提供了从String构造Column的隐式转换,方便使用。利用此API,可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列,variableColumnName为新列名,valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子,将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog,SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据,转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec,表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子,在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成,通过遍历逻辑执行计划树,根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中,首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列,实现语义转换。随后,通过map函数处理values列,构建新的行数据,最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段,Expand算子将数据转换为所需形式,实现unpivot功能。

       综上所述,SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数,组装Expand算子完成,为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程,可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。

源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读

       在Spark中,Parquet的高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的逐行读取和解码不同,采用列式批处理方式,显著提升了列解码的速度,据Databricks测试,速度比非向量化版本快了9倍。本文将深入解析Spark的源码,揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。

       Spark的向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是每次读取返回的批量数据容器,其中包含一个ColumnVectors数组,每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问,同时也提供按行的视图,通过InternalRow对象逐行处理。

       在读取过程中,Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取,它根据指定的批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取,根据列的类型和编码进行相应的解码处理。

       值得注意的是,Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例,以减少内存占用,优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存,以适应不同的存储需求。通过这些优化,向量化读取在处理大型数据集时表现出色,尤其是在性能上。

       然而,尽管Spark的向量化读取已经非常高效,Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快,这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化,或者其在数据处理流程中的其他改进,但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。

tez和spark区别

       tez的优势spark都有,并且tez其实缓冲优势并不大。而spark的缓冲效果更明显,而且可以快速返回。例如:你查3万条数据,tez是要全部查询然后再返回的,而sparksql取到3万条其他就不算了(效果看起来是这样子,具体没看源码实现;md hive-on-spark还是会全部跑)。

        tez任务缓冲不能共享,spark更加细化,可以有process级别缓冲(就是用上次计算过的结果,加载过的缓冲)!例如,你查数据记录同时又要返回count,这时有些操作是prcess_local级别的,这个tez是不能比的!

        spark的日志UI看起来更便捷,呵呵

为什么Spark发展不如Hadoop

       Spark是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统,目的是更快速地进行数据分析。Spark早期的核心部分代码只有3万行。Spark提供了与HadoopMap/Reduce相似的分散式运算框架,但基于RAM和优化设计,因此在交换式数据分析和datamining的Workload中表现不错。

       è¿›å…¥å¹´ä»¥åŽï¼ŒSpark开源码生态系统大幅增长,已成为大数据范畴最活跃的开源码项目之一。Spark之所以有如此多的关注,原因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等三方面的特点。

       é¦–先,Spark对分散的数据集进行抽样,创新地提出RDD(ResilientDistributedDataset)的概念,所有的统计分析任务被翻译成对RDD的基本操作组成的有向无环图(DAG)。RDD可以被驻留在RAM中,往后的任务可以直接读取RAM中的数据;同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并,从而减少了大量不准确的结果输出,极大减少了HarddiskI/O,使复杂数据分析任务更高效。从这个推算,如果任务够复杂,Spark比Map/Reduce快一到两倍。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒSpark是一个灵活的运算框架,适合做批次处理、工作流、交互式分析、流量处理等不同类型的应用,因此Spark也可以成为一个用途广泛的运算引擎,并在未来取代Map/Reduce的地位。

       æœ€åŽï¼ŒSpark可以与Hadoop生态系统的很多组件互相操作。Spark可以运行在新一代资源管理框架YARN上,它还可以读取已有并存放在Hadoop上的数据,这是个非常大的优势。

       è™½ç„¶Spark具有以上三大优点,但从目前Spark的发展和应用现状来看,Spark本身也存在很多缺陷,主要包括以下几个方面:

       â€“稳定性方面,由于代码质量问题,Spark长时间运行会经常出错,在架构方面,由于大量数据被缓存在RAM中,Java回收垃圾缓慢的情况严重,导致Spark性能不稳定,在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。

       â€“不能处理大数据,单独机器处理数据过大,或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时,常常出现RAM空间不足或无法得出结果。然而,Map/Reduce运算框架可以处理大数据,在这方面,Spark不如Map/Reduce运算框架有效。

       â€“不能支持复杂的SQL统计;目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面,SparkYARN的结合不完善,这就为使用过程中埋下隐忧,容易出现各种难题。

       è™½ç„¶Spark活跃在Cloudera、MapR、Hortonworks等众多知名大数据公司,但是如果Spark本身的缺陷得不到及时处理,将会严重影响Spark的普及和发展。