SPARK 任务调度源码总结

本节主要讲解SparkContext的逻辑 首先看一个spark自带的最简单的例子: object SparkPi { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi") val spark = new SparkContext(conf) val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2 val n = ma

1.补充算子 transformations ?  mapPartitionWithIndex 类似于mapPartitions,除此之外还会携带分区的索引值. ?  repartition 增加或减少分区.会产生shuffle.(多个分区分到一个分区不会产生shuffle) 多用于增多分区. 底层调用的是coalesce ?  coalesce(合并) coalesce常用来减少分区,第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle. true为产生shuffle,false不产生shuff

自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql. 2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark模型里. 前一段时间测试过Shark,并且对Spark

本讲内容: a. Receiver启动的方式设想 b. Receiver启动源码彻底分析 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上一讲中,我们给大家具体分析了RDD的物理生成和逻辑生成过程,彻底明白DStream和RDD之间的关系,及其内部其他有关类的具体依赖等信息: a. DStream是RDD的模板,其内部generatedRDDs 保存了每个BatchDuration时间生成的RDD对象实例.DStream的依赖构成了RDD

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子 本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,可以通过analyzed执行计划来观察内部调用

本篇博文主要围绕Spark上的决策树来讲解,我将分为2部分来阐述这一块的知识.第一部分会介绍一些决策树的基本概念.Spark下决策树的表示与存储.结点分类信息的存储.结点的特征选择与分类:第二部分通过一个Spark自带的示例来看看Spark的决策树的训练算法.另外,将本篇与上一篇博文"spark.mllib源码阅读bagging方法"的bagging子样本集抽样方法结合,也就理解了Spark下的决策森林树的实现过程. 第一部分: 决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql.    2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark