深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.1　初识Spark-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.1　初识Spark

2017-05-01 557

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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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。

2017-05-02

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本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第3章，第3.7节，作者[美]　穆罕默德·古勒（MohammedGuller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.7　缓存除了将数据驻留在内存中以外，缓存在RDD中也扮演了另外一个重要的角色。就像之前所说的，创建RDD有两种方式，从存储系统中读取数据或者应用其他现存RDD的转换操作。默认情况下，当一个RDD的操作方法被调用时，Spark会根据它的父RDD来创建这个RDD，这有可能导致父RDD的创建。如此往复，这个过程一直持续到Spark找到根RDD，而后Spark通过从过存储系统读取数据的方式创建根RDD。操作方法被调用一次，上面说的过程就会执行一遍。每次调用操作方法，Spark都会遍历这个调用者RDD的血统树，执行所有的转换操

2017-05-02

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