深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.3　创建metadataCleaner-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.3　创建metadataCleaner

2017-05-01 618

3.3　创建metadataCleaner

SparkContext为了保持对所有持久化的RDD的跟踪，使用类型是TimeStamped-WeakValueHashMap的persistentRdds缓存。metadataCleaner的功能是清除过期的持久化RDD。创建metadataCleaner的代码如下。

private[spark] val persistentRdds = new TimeStampedWeakValueHashMap[Int, RDD[_]]

private[spark] val metadataCleaner =

new MetadataCleaner(MetadataCleanerType.SPARK_CONTEXT, this.cleanup, conf)

我们仔细看看MetadataCleane

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《MapReduce设计模式》一1.5　Pig和Hive

本节书摘来异步社区《MapReduce设计模式》一书中的第1章，第1.5节，作者：【美】Donald Miner , Adam Shook 译者：徐钊 , 赵重庆责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5　Pig和Hive 在Hadoop生态系统中有了Hive和Pig这类工具，对MapReduce设计模式没有太强烈的需求。但我们还是想借本书的开始部分解释为什么MapReduce设计模式依然如此重要。 Pig和Hive是对MapReduce更高层次的抽象。虽然它们提供的接口与“map”和“reduce”无关，但实际上它们会将较高级的语言翻译成一组MapReduce作业。就像关系型数据库管理系统（RDBMS）中的查询计划器（query planner）会将SQL语句解析成对数据的实际操作一样，Hive和Pig也是将它们各自的语言翻译成MapReduce操作。在本书相关章节中可以看到，相对于用Java写的原生Hadoop实现，使用Pig和SQL（或HiveQL）将更为简洁。例如，用Java实现一个全排序，可能要写上几页代码，但用Pig只需要几行。既...

2017-05-02

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2017-05-02

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