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Spark架构原理

版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/80769561 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/06/09/sparkArchitecturePrinciples/ 前言 本文总结了Spark架构原理,其中主要包括五个组件:Driver、Master、Worker、Executor和Task,简要概括了每个组件是干啥的,并总结提交spark程序之后,这五个组件运行的详细步骤。 1、流程图 为了直观,就把流程图放在最前面了 2、Driver driver是一个进程,我们编写的spark程序运行在driver上,由dirver进程执行,driver是作业的主进程,具有main函数,是程序的入口点,driver进程启动后,向master发送请求,进行注册,申请资源,在后面的executor启动后,会向dirver进行反注册,dirver注册了executor后,正式执行spark程序,读...

不止于流,615杭州流计算峰会圆满举行

6月15日,阿里云流计算杭州峰会在阿里巴巴西溪园区曼陀山庄隆重举行,原本限定100人的规模,现场座无虚席。本次阿里云流计算杭州峰会,聚焦实时大数据处理,邀请了袋鼠云、鸥新软件和阿里集团技术、产品深入分享基于阿里云进行大数据处理的解决方案、最佳实践、开发实战等内容,并侧重交流阿里云流计算产品以及业务场景,解决遇到的计算难题。 流计算的产生即来源于对于上述数据加工时效性的严苛需求:数据的业务价值随着时间的流失而迅速降低,因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理。而传统的大数据处理模式对于数据加工均遵循传统日清日毕模式,即以小时甚至以天为计算周期对当前数据进行累计并处理,显然这类处理方式无法满足数据实时计算的需求。 在诸如实时大数据分析、风控预警、实时预测、金融交易等诸多业务场景领域,批量(或者说离线)处理对于上述对于数据处理时延要求苛刻的应用领域而言是完全无法胜任其业务需求的。而流计算作为一类针对流数据的实时计算模型,可有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算逻辑、平摊计算成本,最终有效满足实时处理大数据的业务需求。 阿里云流计算脱胎于阿里集团内部双十一实时大屏业务,经历了全球...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。