spark原理,简述hadoop原理

spark原理,简述hadoop原理

1.应用程序：Spark应用程序是指用户编写的Spark应用程序，包括分布在集群中多个节点上的Driver功能代码和Executor代码。 ASpark应用程序由一个或多个作业JOB组成。如下图所示，DAGScheduler根据代码生成DAG图后，Spark的任务调度是以任务为单位进行分配的，任务被分配到分布式集群中的不同机器上执行。 Spark执行流程Spark支持Standalone、Yarn、Mesos、Kubernetes等部门。

2.Spark原理及特点1.sparkcoreSparkCore是Spark的核心，包括以下几个部分：（1）spark基础配置sparkContext是spark应用的入口。spark应用的提交和执行都离不开spark。 SparkSQLSpark比Hive查询引擎快几倍，因为它的底层是基于它自己的基于内存的特性。 SparkSQL与Hive相比的另一个优势是它支持大量不同的数据源，包括ive、json、

Spark运行原理Spark应用场景Spark定义角色Spark是一个基于内存计算的大数据并行计算框架，由加州大学伯克利分校（UCBerkeley）实验室开发。随后，Spark加入Apache并成为顶级项目。 ApacheSpark是为大规模Spark数据处理而设计的。它通常将外部数据（例如HDFS文件和Hive表）导入到SparkRDD中，然后对现有RDD中的数据进行计算（过滤、排序、映射）。 等）生成满足要求的新RDD，以及

＋＾＋ 4.Spark运行原理image.pngimage.png1.构建SparkApplication的运行环境并启动SparkContext2.SparkContext应用于资源管理器（可以是Standalone、Mesos、Yarn）运行Executor资源，第一行代码用于创建SparkContext对象；第二行代码从HDFS文件中读取数据创建RDD；第三行代码转换文件RDD获得新的RDD、filterRDD；第四行代码代表filterRDD的持久化。