继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段。由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述。 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) 总结一下,上面的代码大体上做了三件事: 1 捕获终端信号,执行退出 ...
终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的。另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark shell是什么 Spark shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算 ...
2017-02-18 10:37 0 4241 推荐指数:
继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段。由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述。 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) 总结一下,上面的代码大体上做了三件事: 1 捕获终端信号,执行退出 ...
第一章、spark源码分析之RDD四种依赖关系 一、RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency、PrunDependency、RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系。如下图所示 ...
CP的步骤 1. 首先如果RDD需要CP, 调用RDD.checkpoint()来mark 注释说了, 这个需要在Job被执行前被mark, 原因后面看, 并且最好选择persist这个RDD, ...
Spark源码分析之-scheduler模块 这位写的非常好, 让我对Spark的源码分析, 变的轻松了许多 这里自己再梳理一遍 先看一个简单的spark操作, 1. SparkContext 这是Spark的入口, 任何需要使用Spark的地方都需要先创建 ...
参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer ...
和一般RDD最大的不同就是有两个泛型参数, [K, V]表示pair的概念 关键的function是, combineByKey, 所有pair相关操作的抽象 combine是这样的操作, Turn ...
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