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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——2.3节Spark基本设计思想

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第2章,第2.3节Spark基本设计思想,作者耿嘉安,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 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、计算引擎等。Spark SQL:提供SQL处理能力,便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。此外,还为熟悉Hadoop的用户提供Hive SQL处理能力。Spark Streaming:提供流式计算处理能力,目前支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、Ze

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几个月前,我们讨论过Uber关于放弃它单一整体的代码库,而支持一种模块化的灵活的微服务结构。自那时候以来,我们已经花费了数千个小时,使用多种语言和多种不同的框架来扩展Uber的微服务(数以百计)生态系统。这种持续的重构是一个巨大的挑战,因此,我们趁机在Uber的微服务中采用了一套新的技术。通过一个技术栈和一套符合SOA迁移的标准,我们已经大大简化了整个服务的开发。 开始一个新服务 在一个快速发展工程组织中,我们可能很难跟踪所有正在进行的工作。这种增长需要一个流程来防止不同团队之间的重复工作。在Uber,我们通过要求新服务的作者提交一份请求注解(RFC)来解决这个问题,RFC是一个新服务的高层次提案,概述了新服务的目的,架构,依赖,以及其他实现细节,以便其他Uber工程师进行讨论。RFC的目的有两个: 1)征求意见,以便提高开发的服务质量, 2)避免重复工作和挖掘合作机会。 多个熟悉该领域的工程师会审核服务的设计。一旦反馈被纳入服务提案,就可以开始构建有趣的服务。 实现一个新服务 Tincup,我们的货币和汇率服务,这是一个很好的关于在Uber如何实现微服务的例子。Tinc...

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