《Spark核心技术与高级应用》——第2章Spark部署和运行-低调大师

《Spark核心技术与高级应用》——第2章Spark部署和运行

2017-05-01 600

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第2章Spark部署和运行，作者于俊　向海　代其锋　马海平，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

第2章
Spark部署和运行
合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。
——《道德经》第六十四章
合抱的粗木，是从细如针毫时长起来的；九层的高台，是一筐土一筐土筑起来的；千里的行程，是一步又一步迈出来的。那么，Spark高手之路，是从Spark部署和运行开始的,只要坚持，就一定会有收获！
对于大部分想学习Spark的人而言，如何构建稳定的Spark集群是学习的重点之一，为了解决构建Spark集群的困难，本章内容从简入手，循序渐进，主要包括：部署准备工作、本地模式部署、独立模式部署、YARN模式部署，以及基于各种模式的应用程序运行。
很多优秀的集成部署工具值

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Spark源码分析 – SparkContext

Spark源码分析之-scheduler模块这位写的非常好, 让我对Spark的源码分析, 变的轻松了许多这里自己再梳理一遍先看一个简单的spark操作, val sc = new SparkContext(……) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() 1. SparkContext 这是Spark的入口, 任何需要使用Spark的地方都需要先创建SparkContext 在SparkContext中, 最主要的初始化工作就是start TaskScheduler和DAGScheduler, 这两个就是Spark的核心所在 Spark的设计非常的干净, 把整个DAG抽象层从实际的task执行中剥离了出来 DAGScheduler, 负责解析spark命令, 生成stage, 形成DAG, 最终划分成tasks, 提交给TaskScheduler, 他只完成静态分析 TaskScheduler, 专门负责task执行, 他...

2017-05-02

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理解stage, 关键就是理解Narrow Dependency和Wide Dependency, 可能还是觉得比较难理解关键在于是否需要shuffle, 不需要shuffle是可以随意并发的, 所以stage的边界就是需要shuffle的地方, 如下图很清楚并且Stage分为两种, shuffle map stage, in which case its tasks' results are input for another stage 其实就是,非最终stage, 后面还有其他的stage, 所以它的输出一定是需要shuffle并作为后续的输入result stage, in which case its tasks directly compute the action that initiated a job (e.g. count(), save(), etc) 最终的stage, 没有输出, 而是直接产生结果或存储 1 stage class 这个注释写的很清楚可以看到stage的RDD参数只有一个RDD, final RDD, 而不是一系列的RDD 因为在一个s...

2017-05-02

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