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Spark SparkContext

什么是Spark和SparkContext?

Apache Spark是一个分布式大数据处理和计算引擎,适用于批量处理、流处理和交互式查询。SparkContext是Spark的核心引擎,是连接Spark应用程序和集群管理器的重要接口。在Spark运行期间,SparkContext充当着控制Spark作业和任务执行的主要调度程序。

SparkContext的作用

在Spark中,SparkContext是Spark应用程序的主入口点,SparkContext会负责与集群管理器通信并执行应用程序中的作业。SparkContext主要负责以下几个任务:

  • 负责与一组集群管理器进行通信,例如Hadoop YARN或Apache Mesos,以调度Spark应用程序在整个集群上运行。
  • 控制RDD创建和操作,RDD是Spark的核心数据结构,它允许用户将数据分布式存储在集群中。
  • 维护有关正在运行的Spark应用程序和计算资源的很多状态信息。 SparkContext通过跟踪正在运行的任务和存合的数据来管理这些信息。
  • 维护有关各种资源(节点、内存、CPU等)使用情况的信息。它将这些信息与集群管理器的状态信息保持同步,以确保Spark应用程序获得足够的计算资源。

SparkContext的构建

SparkContext是在Spark应用程序中手动创建的。在创建SparkContext之前,Spark应用程序需要完成以下几个步骤:

  • 设置SparkConf:SparkConf是一个配置对象,定义了Spark应用程序的设置。它控制着SparkContext内部驱动程序执行的大多数特性,例如应用程序名称、集群管理器类型、线程配置等。
  • 创建SparkContext:在创建SparkContext的过程中,需要将SparkConf作为参数传入。SparkContext提供了许多方法用于控制和监控Spark的作业和调度程序。
  • 使用SparkContext:一旦SparkContext被创建并初始化完成,可以使用它来创建RDD,并执行Spark作业和任务。 SparkContext还可以创建Spark SQL和图处理应用程序。

总结

SparkContext是一个非常重要的组件,它是Spark应用程序的入口点,控制着Spark作业和任务的执行,管理与集群管理器的通信,并维护有关Spark应用程序和计算资源的状态信息。对于大部分的Spark应用程序而言,SparkContext是必须存在的。

最后,总结一下:

  • SparkContext是Spark应用程序的主入口点。
  • SparkContext提供了许多方法用于控制和监控Spark的作业和调度程序。
  • SparkContext是一个很重要的组件,负责与集群管理器通信并执行应用程序中的作业。
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文章名称:《Spark SparkContext》
文章链接:https://macsishu.com/sparkcontext
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