《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.2节创建执行环境SparkEnv-低调大师

《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.2节创建执行环境SparkEnv

2017-05-01 548

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第3章，第3.2节创建执行环境SparkEnv，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

3.2　创建执行环境SparkEnv
SparkEnv是Spark的执行环境对象，其中包括众多与Executor执行相关的对象。由于在local模式下Driver会创建Executor，local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Worker另起的CoarseGrainedExecutorBackend进程中也会创建Executor，所以SparkEnv存在于Driver或者CoarseGrainedExecutorBackend进程中。创建SparkEnv 主要使用SparkEnv的createDriverEnv，SparkEnv

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《循序渐进学Spark》一第1章

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第1章，第1.1节，作者小象学院　杨　磊更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第1章 Spark架构与集群环境本章首先介绍Spark大数据处理框架的基本概念，然后介绍Spark生态系统的主要组成部分，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，接着简要描述了Spark的架构，便于读者认识和把握，最后描述了Spark集群环境搭建及Spark开发环境的构建方法。 1.1　Spark概述与架构随着互联网规模的爆发式增长，不断增加的数据量要求应用程序能够延伸到更大的集群中去计算。与单台机器计算不同，集群计算引发了几个关键问题，如集群计算资源的共享、单点宕机、节点执行缓慢及程序的并行化。针对这几个集群环境的问题，许多大数据处理框

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《Spark Cookbook 中文版》一书中的第1章，第1.5节，作者：【印度】Rishi Yadav（亚达夫）译者：顾星竹 , 刘见康责编：胡俊英，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5　在集群上以独立模式部署Spark 在分布式环境中的计算资源需要管理，使得资源利用率高，每个作业都有公平运行的机会。Spark有一个便利的被称为独立模式的自带集群管理器。Spark也支持使用YARN或者Mesos做为集群管理器。选择集群处理器时，主要需要考虑延迟以及其他架构，例如MapReduce，是否共享同样的计算资源池。如果你的集群运行着旧有的MapReduce作业，并且这些作业不能转变为Spark作业，那么使用YARN作为集群管理器是个好主意。Mesos是一种新兴的、方便跨平台管理作业的、与Spark非常兼容的数据中心操作系统。如果Spark是你的集群的唯一框架，那么独立模式就足够好用了。随着Spark技术的发展，你会看到越来越多的Spark独立模式被用于处理所有的大数据计算需求。例如，目前有些作业可能在使用Apache Mahout，因为M...

2017-05-02

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