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    大数据学习之spark的那些事

    为了辅助大家更好去了解大数据技术,本文集中讨论Spark的一系列技术问题,大家在学习过程中如果遇到困难,可以留言互动,我都将「知无不言,言无不尽」!

    //话题1:MapReduce的局限性有哪些?

    回复:

    ① MapReduce框架局限性

    它仅支持Map和Reduce两种操作,而且处理效率低效,具体有这四点:

    a. Map中间结果写磁盘, Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据;

    b. 任务调度和启动开销大;

    c. 无法充分利用内存;

    d. Map端和Reduce端均需要排序;

    而且它不适合迭代计算(如机器学习、 图计算等)亚搏体育客户端, 交互式处理(数据挖掘)和流式处理(点击日志分析)。

    ② MapReduce编程不够灵活,最好尝试scala函数式编程。

    //话题2:现有的各种计算框架有哪些?

    回复:

    ① 批处理有MapReduce、Hive、Pig

    ② 流式计算有Storm

    ③ 交互式计算有Impala、Presto

    而Spark是一种灵活的框架,可同时进行批处理、流式计算、交互式计算!

    //话题3:Spark到底有哪些特点?

    回复:

    高效( 比MapReduce快10~100倍)性

    ① 内存计算引擎, 提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享, 减少数据读取的IO开销

    ② DAG引擎, 减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销

    ③ 使用多线程池模型来减少task启动开稍, shuffle过程中避免

    ④ 不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作

    易用性

    ① 提供了丰富的API, 支持Java, Scala, Python和R四种语言

    ② 代码量比MapReduce少2~5倍

    能与Hadoop集成

    ① 读写HDFS/Hbase

    ② 与YARN集成

    //话题4:Spark中的RDD如何理解?

    回复:

    RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,有以下几个特点:

    ① 分布在集群中的只读对象集合(由多个Partition构成)

    ② 可以存储在磁盘或内存中(多种存储级别)

    ③ 通过并行“转换” 操作构造

    ④ 失效后自动重构

    //话题5:Spark中的RDD有哪些操作?

    回复:

    Transformation,可通过程序集合或者Hadoop数据集构造一个新的RDD,通过已有的RDD产生新的RDD,举例: map,filter,groupBy,reduceBy;

    Action,通过RDD计算得到一个或者一组值,举例:count,reduce,saveAsTextFile;

    而它们的接口定义方式不同,Transformation: RDD[X] -> RDD[Y];Action: RDD[X] -> Z (Z不是一个RDD, 可能是基本类型, 数组等)

    同时,对于惰性执行( Lazy Execution)也有区别,Transformation只会记录RDD转化关系金贝棋牌游戏平台, 并不会触发计算;Action是触发程序执行(分布式) 的算子;

    //话题6:Spark提交任务执行的命令?

    回复:

    spark-submit\

    --masteryarn-cluster\

    --class com.xxx.examples.WordCount\

    --driver-memory 2g\

    --driver-cores 1\

    --executor-memory 3g\

    --executor-cores 3\

    --num-executors 3

    //话题7:Spark的运行模式?

    回复:

    ① local(本地模式),单机运行, 通常用于测试。

    ② standalone(独立模式),独立运行在一个集群中。

    ③ YARN/mesos,运行在资源管理系统上,比如YARN或mesos。其中Spark On YARN存在两种模式yarn-client和yarn-cluster。

    //话题8:Spark的本地模式怎么理解?

    回复:

    将Spark应用以多线程方式,直接运行在本地,便于调试。本地模式分类如下:

    ① local:只启动一个executor

    ② local[K]:启动K个executor

    ③ local[*]:启动跟cpu数目相同的executor

    //话题9:Spark On Yarn模式的运行机制?

    回复:

    追踪一个应用程序运行过程

    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class …

    core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/SparkSubmit.scala

    yarn/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/Client.scala

    yarn/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/ApplicationMaster.scala

    core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkContext.scala

    core/src/main/scala/org/apache/spark/executor/Executor.scala

    本文来自大风号,仅代表大风号自媒体观点。

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郝女士

发布时间:2019-05-27 07:59
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