深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.2　Spark基础知识-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.2　Spark基础知识

2017-05-01 557

2.2　Spark基础知识

1.版本变迁

经过4年多的发展，Spark目前的版本是1.4.1。我们简单看看它的版本发展过程。

1）Spark诞生于UCBerkeley的AMP实验室（2009）。

2）Spark正式对外开源（2010年）。

3）Spark 0.6.0版本发布（2012-10-15），进行了大范围的性能改进，增加了一些新特性，并对Standalone部署模式进行了简化。

4）Spark 0.6.2版本发布（2013-02-07），解决了一些bug，并增强了系统的可用性。

5）Spark 0.7.0版本发布（2013-02-27），增加了更多关键特性，例如，Python API、Spark Streaming的alpha版本等。

6）Spark 0.7.2版本发布（2013-06-02），性能改进并解决了一些bug，新增API使用的例

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《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一3.8　Spark作业

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3.8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。 3.8　Spark作业 RDD上的转换、操作和缓存方法构成了Spark应用的基础。从本质上说，RDD描述了Spark编程模型。既然我们介绍过了编程模型，那么接下来我们介绍在Spark应用中这些是怎么结合在一起的。作业指的是Spark将要执行的一些计算，它们将操作的结果返回给驱动程序。一个应用可以发起一个或多个作业。通过调用RDD的操作方法可以发起一个作业。也就是说，一个操作方法会触发一个作业。如果一个操作是从未缓存的RDD或未缓存RDD的后代RDD发起的，Spark将会从存储系统中读取数据，从此开始作业。如果一个操作是从缓

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3.9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。 3.9　共享变量 Spark使用的架构是无共享的。数据分布在集群的各个节点上，每个节点都有自己的CPU、内存和存储资源。没有全局的内存空间用于任务间共享。驱动程序和任务之间通过消息共享数据。举例来说，如果一个RDD操作的函数参数是驱动程序中变量的引用，Spark会将这个变量的副本以及任务一起发送给执行者。每个任务都有一份变量的副本并把它当成只读变量使用。任何对这个变量的更新都只存在任务的内部，改动并不会回传给驱动程序。而且Spark会把这个变量在每一个阶段的开始发送给worker节点。对于一些应用而言，这种默认行为是低效的

2017-05-02

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