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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——1.1节运行环境准备

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第1章,第1.1节运行环境准备,作者耿嘉安,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.1 运行环境准备考虑到大部分公司的开发和生成环境都采用Linux操作系统,所以笔者选用了64位的Linux。在正式安装Spark之前,先要找台好机器。为什么?因为笔者在安装、编译、调试的过程中发现Spark非常耗费内存,如果机器配置太低,恐怕会跑不起来。Spark的开发语言是Scala,而Scala需要运行在JVM之上,因而搭建Spark的运行环境应该包括JDK和Scala。 1.1.1 安装JDK使用命令getconf LONG_BIT查看Linux机器是32位还是64位,然后下载相应版本的JDK并安装。下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html配置环境:cd ~vim .bash_profile 添加如下配置:export JAVA_HOME=/opt/javaexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME...

深入理解Spark:核心思想与源码分析. 3.4 SparkUI详解

3.4 SparkUI详解 任何系统都需要提供监控功能,用浏览器能访问具有样式及布局并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单、高效的方式。SparkUI就是这样的服务,它的架构如图3-1所示。 在大型分布式系统中,采用事件监听机制是最常见的。为什么要使用事件监听机制?假如SparkUI采用Scala的函数调用方式,那么随着整个集群规模的增加,对函数的调用会越来越多,最终会受到Driver所在JVM的线程数量限制而影响监控数据的更新,甚至出现监控数据无法及时显示给用户的情况。由于函数调用多数情况下是同步调用,这就导致线程被阻塞,在分布式环境中,还可能因为网络问题,导致线程被长时间占用。将函数调用更换为发送事件,事件的处理是异步的,当前线程可以继续执行后续逻辑,线程池中的线程还可以被重用,这样整个系统的并发度会大大增加。发送的事件会存入缓存

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