深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.1 SparkContext概述
3.1 SparkContext概述 Spark Driver用于提交用户应用程序，实际可以看作Spark的客户端。了解Spark Driver的初始化，有助于读者理解用户应用程序在客户端的处理过程。 Spark Driver的初始化始终围绕着SparkContext的初始化。SparkContex...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.5 小结
2.5 小结 每项技术的诞生都会由某种社会需求所驱动，Spark正是在实时计算的大量需求下诞生的。Spark借助其优秀的处理能力、可用性高、丰富的数据源支持等特点，在当前大数据领域变得火热，参与的开发者也越来越多。Spark经过几年的迭代发展，如今已经提供了丰富的功能。笔者相信，Spark在未来必将...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.4 Spark基本架构
2.4 Spark基本架构 从集群部署的角度来看，Spark集群由以下部分组成： Cluster Manager：Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上的内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.3 Spark基本设计思想
2.3 Spark基本设计思想 2.3.1 Spark模块设计 整个Spark主要由以下模块组成： Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：SparkContext的初始化（Driver Application通过SparkContext提交）、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.2 Spark基础知识
2.2 Spark基础知识 1.版本变迁 经过4年多的发展，Spark目前的版本是1.4.1。我们简单看看它的版本发展过程。 1）Spark诞生于UCBerkeley的AMP实验室（2009）。 2）Spark正式对外开源（2010年）。 3）Spark 0.6.0版本发布（2012-10-15），...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.1 初识Spark
2.1 初识Spark 2.1.1 Hadoop MRv1的局限 Hadoop1.0版本采用的是MRv1版本的MapReduce编程模型。MRv1版本的实现都封装在org.apache.hadoop.mapred包中，MRv1的Map和Reduce是通过接口实现的。MRv1包括三个部分： 运行时环境...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.5 小结
1.5 小结 本章通过引导大家在Linux操作系统下搭建基本的执行环境，并且介绍spark-shell等脚本的执行，来帮助读者由浅入深地进行Spark源码的学习。由于目前多数开发工作都在Windows系统下进行，并且Eclipse有最广大的用户群，即便是一些开始使用IntelliJ的用户对Eclip...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.4 Spark源码编译与调试
1.4 Spark源码编译与调试 1.下载Spark源码 首先，访问Spark官网http://spark.apache.org/，如图1-18所示。 图1-18 Spark官网 单击Download Spark按钮，在下一个页面找到git地址，如图1-19所示。 图1-...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.3 阅读环境准备
1.3 阅读环境准备 准备Spark阅读环境，同样需要一台好机器。笔者调试源码的机器的内存是8 GB。源码阅读的前提是在IDE环境中打包、编译通过。常用的IDE有IntelliJ IDEA、Eclipse。笔者选择用Eclipse编译Spark，原因有二：一是由于使用多年对它比较熟悉，二是社区中使用...
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.2 Spark初体验
1.2 Spark初体验 本节通过Spark的基本使用，让读者对Spark能有初步的认识，便于引导读者逐步深入学习。 1.2.1 运行spark-shell 要运行spark-shell，需要先对Spark进行配置。 1）进入Spark的conf文件夹： cd ~/install/spark-1.2...
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