Spark修炼之道系列教程预告

课程内容

Spark修炼之道（基础篇）——Linux基础（12讲）
Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通（30讲）
Spark修炼之道（实战篇）——Spark应用开发实战篇（20讲）
Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码解析（50讲）

时间： 2024-08-08 17:52:24

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课程内容 Spark修炼之道(基础篇)--Linux基础(15讲).Akka分布式编程(8讲) Spark修炼之道(进阶篇)--Spark入门到精通(30讲) Spark修炼之道(实战篇)--Spark应用开发实战篇(20讲) Spark修炼之道(高级篇)--Spark源代码解析(50讲) 部分内容会在实际编写时动态调整.或补充.或删除. Spark修炼之道(基础篇)--Linux大数据开发基础(15讲). Linux大数据开发基础--第一节:Ubuntu Linux安装与介绍 Linux大数据

Spark修炼之道（基础篇）——Linux大数据开发基础：第一节、Linux介绍、安装及使用初步

本节主要内容 Linux简史 Linux特点 Ubuntu Linux安装 Linux使用初步 1. Linux简史要讲述大名鼎鼎的Linux,必然要先从UNIX系统谈起,下面这幅图给出了Unix系统的进化图: 图片来源:http://baike.baidu.com/link?url=QfoqWtWGs-BjpnfEy_AUk7Bm3XHuf6JbN92HCOoUBfFfj8BuSDkbwmldtmUEmGRDUwqsQMIV4jCKHvdkSPr3Lq 从进化图中可以看到,目前所有的主流操作

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第一节 Spark 1.5.0集群搭建

作者:周志湖网名:摇摆少年梦微信号:zhouzhihubeyond 本节主要内容操作系统环境准备 Hadoop 2.4.1集群搭建 Spark 1.5.0 集群部署注:在利用CentOS 6.5操作系统安装spark 1.5集群过程中,本人发现Hadoop 2.4.1集群可以顺利搭建,但在Spark 1.5.0集群启动时出现了问题(可能原因是64位操作系统原因,源码需要重新编译,但本人没经过测试),经本人测试在ubuntu 10.04 操作系统上可以顺利成功搭建.大家可以利用CentOS

Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码阅读：第一节 Spark应用程序提交流程

作者:摇摆少年梦微信号: zhouzhihubeyond spark-submit 脚本应用程序提交流程在运行Spar应用程序时,会将spark应用程序打包后使用spark-submit脚本提交到Spark中运行,执行提交命令如下: root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# ./spark-submit --master spark://sparkmaster:7077 --class SparkWordC

Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码阅读：第十节 Standalone运行模式解析

Spark Standalone采用的是Master/Slave架构,主要涉及到的类包括: 类:org.apache.spark.deploy.master.Master 说明:负责整个集群的资源调度及Application的管理. 消息类型: 接收Worker发送的消息 1. RegisterWorker 2. ExecutorStateChanged 3. WorkerSchedulerStateResponse 4. Heartbeat 向Worker发送的消息 1. Registered

Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码阅读：第二节 SparkContext的创建

博文推荐:http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39268963,由大神张安站写的Spark架构原理,使用Spark版本为1.2,本文以Spark 1.5.0为蓝本,介绍Spark应用程序的执行流程. 本文及后面的源码分析都以下列代码为样板 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object SparkWordCount{ def main(args: Array[String])

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第十节 Spark SQL案例实战（一）

作者:周志湖放假了,终于能抽出时间更新博客了--. 1. 获取数据本文通过将github上的Spark项目git日志作为数据,对SparkSQL的内容进行详细介绍数据获取命令如下: [[email protected] spark]# git log --pretty=format:'{"commit":"%H","author":"%an","author_email":"%ae"

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第十三节 Spark Streaming—— Spark SQL、DataFrame与Spark Streaming

主要内容 Spark SQL.DataFrame与Spark Streaming 1. Spark SQL.DataFrame与Spark Streaming 源码直接参照:https://github.com/apache/spark/blob/master/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/streaming/SqlNetworkWordCount.scala import org.apache.spark.SparkConf

Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码阅读：第八节 Task执行

Task执行在上一节中,我们提到在Driver端CoarseGrainedSchedulerBackend中的launchTasks方法向Worker节点中的Executor发送启动任务命令,该命令的接收者是CoarseGrainedExecutorBackend(Standalone模式),类定义源码如下: private[spark] class CoarseGrainedExecutorBackend( override val rpcEnv: RpcEnv, driverUrl: St