- 浏览: 78293 次
- 性别:
- 来自: 北京
最新评论
-
yuananyun:
图片看不清楚,要是能下载就好了
spark源码分析--spark的任务调度(补充一张图) -
QIAOtinger:
spark源码分析--rdd和stage的生成(更新了一张图) -
gaoshui87:
很好,学习了
开源力量spark公开课的ppt -
wangneng100:
请问PPT上传了吗,发到我邮箱一下,64947706@qq.c ...
开源力量spark公开课的ppt -
tanzek:
想请问楼主怎么调试源码呢?用idea的本地运行功能吗?
spark源码分析--rdd和stage的生成(更新了一张图)
相关推荐
7. **GraphX**:Spark的图处理库,用于构建和分析图形数据结构,支持高效的图算法。 8. **Spark Shell**:交互式的数据分析环境,允许用户快速地尝试和测试Spark功能。 9. **YARN集成**:与Hadoop2.6的兼容意味着...
《Spark源码分析》这本书是针对那些希望深入了解大数据处理框架Spark以及与其紧密相关的Hadoop技术的专业人士所编写的。Spark作为一个快速、通用且可扩展的数据处理引擎,已经在大数据领域占据了重要地位,而深入...
深入理解Spark源码,有助于开发者优化应用程序性能、调试问题,甚至为Spark贡献代码。Spark的源码是用Java和Scala编写的,因此熟悉这两种语言对于理解源码至关重要。同时,理解Scala的Actor模型和Akka框架也是解析...
9. **内存管理和资源调度**:Spark SQL在Spark集群上运行,它利用Spark的内存管理模型和DAG Scheduler进行任务调度,确保数据在内存中高效存储和处理,避免频繁的磁盘I/O。 10. **跨语言支持**:Spark SQL提供了...
7. 实验设计:为了加深对Spark源码分析的理解,课程可能会设置一系列实验。这些实验可能会涉及修改Spark源码以观察特定行为的变化,或者是基于源码分析来优化Spark程序的性能。 8. 最佳实践:最后,课程可能会分享...
Spark Core是基础,提供了分布式任务调度和数据存储功能;Spark SQL用于结构化数据处理,能与Hive等SQL系统无缝集成;Spark Streaming用于实时流数据处理;MLlib则提供了丰富的机器学习算法;GraphX则针对图数据进行...
Hive on Spark源码分析 Hive on Spark 源码分析是指将 Hive 默认的执行引擎 MapReduce 换成 Spark 或者 Tez,以满足实际场景中的需求。本文将对 Hive on Spark 的源码进行深入分析,涵盖其基本原理、运行模式、Hive...
Spark的核心设计原则是基于DAG(有向无环图)的任务调度,它提供了DataFrame和DataSet等高级数据抽象,使得开发人员可以方便地进行大规模数据处理。在Spark 2.3中,主要包含以下几个关键组件: 1. Spark Core:这是...
7. `build/`:构建脚本和配置文件,如`build.gradle`,用于编译Spark源码。 8. `README.md`:项目简介和指南,帮助用户快速了解Spark和如何使用源码。 9. `LICENSE`:Spark的开源许可证,遵循Apache 2.0协议。 10. `...
总结,Spark 2.2.0源码的分析,不仅可以帮助我们理解Spark的内在机制,还能指导我们在实际项目中更好地利用Spark进行大数据处理。通过对源码的深入学习,我们可以发现并解决性能瓶颈,实现更高效的数据处理和分析。...
总结,Spark源码分析是一个涵盖广泛的主题,涉及Spark的设计理念、核心组件、内存管理、任务调度等多个方面。深入学习Spark源码,不仅能提升我们对大数据处理的理解,还能为日常开发工作提供有力的支持。
1. **解析用户代码**:Driver会分析Spark程序中的transformations(转换操作)和actions(行动操作)。Transformations创建新的RDD,而actions触发实际的计算。Actions是Job的起点,因为它们会触发Spark执行计算并...
Spark源码分析是一项深入理解Apache Spark内部工作机制的重要途径。Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台,拥有着内存计算的特性,它提供了RDD(弹性分布式数据集)、DAG(有向无环图)、stage、...
Spark-2.3.1源码解读。 Spark Core源码阅读 Spark Context 阅读要点 Spark的缓存,变量,shuffle数据等清理及机制 Spark-submit关于参数及部署模式的部分解析 GroupByKey VS ReduceByKey OrderedRDDFunctions...
二、Spark源码分析 1. **Job与Task**:Job代表用户提交的一个完整任务,由一系列DAGStage组成。Task是实际在工作节点(Executor)上执行的最小单元,每个Task负责处理一部分数据。 2. **Driver与Executor**:...
《Spark源码分析3——驱动器、主节点与执行器之间的连接》 在Spark的分布式计算框架中,驱动器(Driver)、主节点(Master)和执行器(Executor)是核心组件,它们之间的通信和协作构成了Spark作业执行的基础。本文将深入...
Spark源码结构解析 Spark作为一个流行的分布式计算框架,其源码结构复杂且深奥,但理解它对于深入学习和优化Spark应用至关重要。源码结构主要分为几个关键部分,包括核心库、模块化组件以及插件机制等。以下是对...
1. **Core Spark**:这是Spark的基础框架,包含了RDD的概念和实现,以及任务调度、内存管理、故障恢复和网络通信等核心功能。开发者可以在这个模块中研究如何创建和操作RDD,以及了解Spark如何在集群中高效地运行...
6. **Spark源码分析**: 书中可能会深入到Spark源码,解析其任务调度、内存管理和数据交换等关键机制,帮助读者理解Spark是如何高效运行的。例如,DAGScheduler如何将作业拆分为任务,以及TaskScheduler如何将任务...
本文将从Spark的核心组件、架构设计、任务调度、数据存储与计算等多个角度,对Spark源码进行详尽的解读。 一、Spark核心组件 1. RDD(弹性分布式数据集):Spark的核心数据抽象,是不可变、分区的元素集合。RDD的...