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概述

Apache的Spark是一个高速的通用集群式计算系统。Spark是一个可扩展的数据分析平台,该平台集成了原生的内存计算,因此它在使用中相比Hadoop 的集群存储来说,会有不少的性能优势。

Apache Spark提供了高级的Java、Scala和Python APIs,同时还拥有优化的引擎来支持常用的执行图。Spark 还支持多样化的高级工具,其中包括了处理结构化数据和SQL的SparkSQL,处理机器学习的MLlib,图形处理的 GraphX,还有SparkStreaming。

Spark组成

在集群中,Spark应用以独立的进程集合的方式运行,并由主程序(driver program)中的SparkContext 对象进行统一的调度。当需要在集群上运行时,SparkContext会连接到几个不同类的ClusterManager(集群管理器)上(Spark 自己的Standalone/Mesos/YARN), 集群管理器将给各个应用分配资源。连接成功后,Spark 会请求集群各个节点的Executor(执行器),它是为应用执行计算和存储数据的进程的总称。之后,Spark会将应用提供的代码(应用已经提交给 SparkContext 的JAR或Python文件)交给executor。最后,由SparkContext 发送tasks提供给其执行。

关于这个架构的几点介绍:

  1. 每一个应用有其独立的Executor进程,这些进程将会在应用整个生命周期内为应用服务,并且会在多个线程中执行任务tasks。这种做法能有效的隔离不同的应用,在调度和执行端都能很好的隔离(每个驱动调度自己的任务,不同的任务在不同的JVM中执行)。但是,这也意味着,如果不写入外部的存储设备,那数据就不能在不同的Spark 应用(SparkContext 实例)之中共享。
  2. Spark 对于下列的集群管理者是不可知的:只要Spark 能请求executor进程,且这些进程之间能互相通信,那么他就相对容易的去运行支持其他应用的集群管理器(如Mesos/YARN)。
  3. 因为驱动在集群中调度任务,它将在worker nodes(工作节点)附近运行,最好是在相同的局域网当中。如果你不喜欢远程向集群发送请求,那么最好为驱动打开一个RPC然后让其在附近提交操作而不是在远离worker nodes 处运行驱动。

Spark-SequoiaDB 连接组件

通过使用Spark-SequoiaDB连接组件,SequoiaDB可以作为Spark的数据源,从而可以通过SparkSQL实例对SequoiaDB数据存储引擎的数据进行查询、统计操作。

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