spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析

AbpZeroDbContext:配置ABP.Zero中定义的entity的Dbset EntityFrameworkModelBuilderExtensions:给PrimitivePropertyConfiguration添加了扩展方法用于创建Index. AbpZeroDbModelBuilderExtensions:给DbModelBuilder添加了扩展方法用于表的重命名. AbpZeroEntityFrameworkModule:很明显Abp Zero模块中的EntityFramew

动态WebAPI应该算是ABP中最Magic的功能之一了吧.开发人员无须定义继承自ApiController的类,只须重用Application Service中的类就可以对外提供WebAPI的功能,这应该算是对DRY的最佳诠释了. 如下图所示,一行代码就为所有实现了IApplicationService的类型,自动创建对应的动态WebAPI. 这么Magic的功能是如何实现的呢? 本文为你揭开其Magic的外表.你会发现,实现如此Magic的功能,最关键的代码只有四行. 先思考一个问题:如果不

如下,是 spark 源码分析系列的一些文章汇总,持续更新中...... Spark RPC spark 源码分析之五--Spark RPC剖析之创建NettyRpcEnv spark 源码分析之六--Spark RPC剖析之Dispatcher和Inbox.Outbox剖析 spark 源码分析之七--Spark RPC剖析之RpcEndPoint和RpcEndPointRef剖析 spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClie

在<Spark源码分析之Job提交运行总流程概述>一文中,我们提到了,Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交,可以分为三个阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. 今天,我们就结合源码来分析下第一个小阶段:Job的调度模型与运行反馈. 首先由DAGScheduler负责将Job提交到事件队列eventProcessLoop中,等待调度执行.入口方法为DAGScheduler的runJon()方法.代码如下: [jav

例子 某大学一个系,总共100人,其中男90人,女10人,现在根据每个人的特征,预测性别 Accuracy(准确率) Accuracy=预测正确的数量需要预测的总数 计算 由于我知道男生远多于女生,所以我完全无视特征,直接预测所有人都是男生 我预测所的人都是男生,而实际有90个男生,所以 预测正确的数量 = 90 需要预测的总数 = 100 Accuracy = 90 / 100 = 90% 问题 在男女比例严重不均匀的情况下,我只要预测全是男生,就能获得极高的Accuracy. 所以在正负样本

任务提交流程 概述 在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程.接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了,本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程 Spark-submit 提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类,这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.itcast.spark.WordCount bin/spark-clas -> org.apache.spar

在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中,我们详细叙述了Task运行的整体流程,最终Task被传输到Executor上,启动一个对应的TaskRunner线程,并且在线程池中被调度执行.继而,我们对TaskRunner的run()方法进行了详细的分析,总结出了其内Task执行的三个主要步骤: Step1:Task及其运行时需要的辅助对象构造,主要包括: 1.当前线程设置上下文类加载器: 2.获取序列化器ser: 3.更新任务状态TaskState: 4.计算垃圾回收时间: 5.反

各位看官,上一篇<Spark源码分析之Stage划分>详细讲述了Spark中Stage的划分,下面,我们进入第三个阶段--Stage提交. Stage提交阶段的主要目的就一个,就是将每个Stage生成一组Task,即TaskSet,其处理流程如下图所示: 与Stage划分阶段一样,我们还是从handleJobSubmitted()方法入手,在Stage划分阶段,包括最好的ResultStage和前面的若干ShuffleMapStage均已生成,那么顺理成章的下一步便是Stage的提交.在han

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: [java] view plain copy // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers