《Scala机器学习》一一3.2　理解Spark的架构-低调大师

《Scala机器学习》一一3.2　理解Spark的架构

2017-08-01 763

3.2　理解Spark的架构
并行化是将工作负载划分为在不同线程或不同节点上执行的子任务。下面介绍Spark实现并行化的原理，以及它如何管理子任务的执行和子任务之间的通信。
3.2.1　任务调度
Spark工作负载的划分由弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）的分区数决定，这是Spark的基本抽象和管道结构。RDD是一种可并行操作的、不可变元素的分区集合。具体细节可能取决于Spark的运行模式，图3-2为Spark任务/资源调度的示意图。

图3-2　通用的Spark任务调度示意图。尽管在图中没有明确标识，Spark Context通常会在端口4040上打开一个HTTP UI（并发情形将打开4041、4042等），在任务执行期间会一直这样。Spark Master UI的端口通常是8080（虽

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