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Eclipse也不陌生,所以在Windows环境下搭建源码阅读环境时,选择这些最常用的工具,能降低读者的学习门槛,并且替大家节省时间。
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(JobTracker和TaskTracker);
编程模型(MapReduce);
数据处理引擎(Map任务和Reduce任务)。
MRv1存在以下不足:
可扩展性差:在运行时,JobTracker既负责资源管理又负责任务调度,当集群繁忙时,JobTracker很容易成为瓶颈,最终导致它的可扩展性问题。
可用性差:采用了单节点的Master,没有备用Master及选举操作,这导致一旦Master出现故障,整个集群将不可用。
资源利用率低:TaskTra
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