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《Spark核心技术与高级应用》——3.2节构建Spark的开发环境

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3章,第3.2节构建Spark的开发环境,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 3.2 构建Spark的开发环境无论Windows或Linux操作系统,构建Spark开发环境的思路一致,基于Eclipse或Idea,通过Java、Scala或Python语言进行开发。安装之前需要提前准备好JDK、Scala或Python环境,然后在Eclipse中下载安装Scala或Python插件。3.2.1 准备环境准备环境包括JDK、Scala和Python的安装。1.安装JDK(1)下载JDK(1.7以上版本)下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/in

Spark 源码分析 -- task实际执行过程

Spark源码分析 – SparkContext中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(……) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() 这是一个比较简单的没有shuffle的例子, 看看在Executor上是如何被执行的 首先这个job只有一个stage, 所以只会产生resultTask 最关键的执行语句, func(context, rdd.iterator(split, context)) 对于这个例子, func就是最终产生结果的count(), 而rdd就是count前最后一个rdd, 即filter产生的rdd 可以看到Spark中rdd的执行, 不是从前往后, 而是从后往前推的, 为什么? ...

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