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 SparkåApache Stormçåºå«
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
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,码下虚拟dom实现源码设置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游戏选号网源码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。码支付iapp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 SparkåApache Stormçåºå«
Apache SparkåApache Storeçåºå«æ¯ä»ä¹ï¼ä»ä»¬åèªéç¨äºä»ä¹æ ·çåºç¨åºæ¯ï¼è¿æ¯stackoverflowä¸çä¸ä¸ªé®é¢ï¼è¿éæ´çç®è¦çåçå¦ä¸ï¼
Apache Sparkæ¯åºäºå åçåå¸å¼æ°æ®åæå¹³å°ï¼æ¨å¨è§£å³å¿«éæ¹å¤çåæä»»å¡ãè¿ä»£æºå¨å¦ä¹ ä»»å¡ã交äºæ¥è¯¢ä»¥åå¾å¤çä»»å¡ãå ¶æ主è¦çç¹ç¹å¨äºï¼Spark使ç¨äºRDDæè 说弹æ§åå¸å¼æ°æ®éã RDDé常éåç¨äºè®¡ç®çæµæ°´çº¿å¼å¹¶è¡æä½ãRDDçä¸åæ§(immutable)ä¿è¯ï¼ä½¿å ¶å ·æå¾å¥½ç容éè½åãå¦ææ¨æå ´è¶£çæ¯æ´å¿«å°æ§è¡Hadoop MapReduceä½ä¸ï¼Sparkæ¯ä¸ä¸ªå¾å¥½çé项ï¼è½ç¶å¿ é¡»èèå åè¦æ±ï¼ãSparkç¸å¯¹äºhadoop MRæ¥è¯´ï¼é¤äºæ§è½ä¼å¿ä¹å¤ï¼è¿æ大é丰å¯çAPIï¼è¿ä½¿å¾åå¸å¼ç¼ç¨æ´é«æã
Sparkæ¶æå¾å¦ä¸ï¼æ»ä½ç»æé常ç®æ´ï¼æ²¡ä»ä¹éè¦å¤è¯´çï¼è¿é对sparkçå 个ç»èè¡¥å 解读å¦ä¸ï¼
æ¯ä¸ªsparkåºç¨ç¨åºæèªå·±çæ§è¡è¿ç¨ï¼è¿ç¨ä»¥å¤çº¿ç¨çæ¹å¼æ§è¡åä¸ä¸ªåºç¨çä¸åä»»å¡(tasks)ã
å 为ä¸åçsparkåºç¨æ¯ä¸åè¿ç¨ï¼æ以æ 论æ¯å¨driver端è¿æ¯executor端ï¼ä¸åç¨ç¨åºé½æ¯äºç¸é离çï¼å¨æ²¡æé群å¤åå¨çæ åµä¸ï¼åºç¨ä¹é´ä¸è½å ±äº«æ°æ®ã
Spark对åºå±é群管çå¨æ¯ä¸å¯ç¥çãé常è½åé群è¿ç¨ç®¡çç容å¨ï¼é½å¯ä»¥ç®¡çsparkç¨åºãä¾å¦Mesos / YARNè¿æ ·çé群管çä¹å¯ä»¥ç¨äºsparkãå½åå¨å大äºè° ç½å ¬å¸æ¯è¾å¸¸ç¨çå°±æ¯åºäºyarnçsparkã
driverç«¯å¿ é¡»å¨æ´ä¸ªåºç¨ççå½å¨æå åå¨ï¼å¹¶ä¸æ¯å¯å¯»åï¼åºå®å¨æ个æºå¨æè 说IPä¸ï¼ï¼å 为executoré½è¦è·driver建ç«è¿æ¥å¹¶é讯ã
ç±äºæ¯driver端æ¥è´è´£ä»»å¡çè°åº¦(æåºç¨å ·ä½æä½çè¾å ¥è¾åºæ§å¶ï¼åºå«äºyarnçé群管ç)ï¼æ以driver端æ好è·executor端æ好å¨åä¸ä¸ªå±åç½ï¼æ¯å¦åä¸ä¸ªæºæ¿ï¼ï¼ä»èé¿å è¿è·ç¦»éä¿¡ãå®æ¶ä¸driver端å³ä½¿ä¸å大çè¿åéåcollectçè¯ï¼å¦æä»»å¡åç(partitions)å¾å¤ï¼ä¹ä¼æ大ééä¿¡å¼éã
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,变脸软件源码例如设置从属 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,16进制求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。