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Spark-分布式集群运行

1.简介 这篇文章主要是简单的介绍一下Spark应用如何在集群上运行, 更进一步的理解Spark所涉及到的相关主件 目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone、spark onmesos和 spark onYARN 2.架构 Spark应用在集群上是独立运行的进程, 通过主程序(main program)的SparkContext进行协调. 一般我们成Spark的主程序为driver程序(driver program) 特别的, 在集群上运行Spark, SparkContext对象支持和多种不同类型的集群管理器(Cluster manager)进行通信. 包括Spark自己的standalone集群管理器, Mesos还有YARN. SparkContext和Cluster manager连接之后, Cluster manager会在集群的worker节点上启动executor进程(真正进行数据处理, 计算和存储), 接下来把应用程序的代码(JAR包或Python文件)发送到executor进程, 最后SparkContext在executor进程...

Openstack_SQLAlchemy_一对多关系表的多表插入实现

目录 目录 Openstack 与 SQLAlchemy 一个多表插入的 Demo 小结 Openstack 与 SQLAlchemy SQLAlchemy 是 Python 语言下的一款开源软件,它提供了 SQL 工具包以及对象关系映射器(ORM)。SQLAlchemy 主要分为两个部分:SQLAlchemy Core 和 SQLAlchemy ORM。 前者包括了 SQL 语言表达式/数据引擎/连接池等, 主要实现了:连接不同类型的数据库,提交查询和更新请求,定义数据库数据类型和定义 Schema 等功能。 后者提供了数据映射模式,将程序中的对象数据映射成数据库中的关系数据。但不可避免的会因为映射而降低程序效率。 SQLAlchemy 最大的好处在于,当数据从一中数据库管理器系统迁移到另外一种数据库管理系统时(EG. MySQL –> PostgreSQL),Python 程序员可以不用修改或者修改少量配置文件后仍能正常运行。所以 SQLAlchemy 是 Python 语言中较为常用的一款数据库 ORM 工具,也是 Openstack 默认支持 ORM 工具。 本篇主要记录...

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