《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.1节某知名连锁餐饮企业的困惑-低调大师

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.1节某知名连锁餐饮企业的困惑

2017-05-01 603

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.1节某知名连锁餐饮企业的困惑，作者张良均　樊哲　赵云龙　李成华　，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

第1章　数据挖掘基础
1.1　某知名连锁餐饮企业的困惑
国内某餐饮连锁有限公司（以下简称T餐饮）成立于1998年，主要经营粤菜，兼顾湘菜、川菜、中餐等综合菜系。至今已经发展成为在国内具有一定知名度、美誉度，多品牌、立体化的大型餐饮连锁企业。属下员工1000多人，拥有16家直营分店，经营总面积近13000平方米，年营业额近亿元。其旗下各分店均坐落在繁华市区主干道，雅致的装潢，配之以精致的饰品、灯具、器物，出品精美，服务规范。
近年来餐饮行业面临较为复杂的市场环境，与其他行业一样，餐饮企业都遇到了原材料成本升高、人力成本升高、房租成本升高等问题，这也

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深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.6　创建任务调度器TaskScheduler

3.6　创建任务调度器TaskScheduler TaskScheduler也是SparkContext的重要组成部分，负责任务的提交，并且请求集群管理器对任务调度。TaskScheduler也可以看做任务调度的客户端。创建TaskScheduler的代码如下。 private[spark] var (schedulerBackend, taskScheduler) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master) createTaskScheduler方法会根据master的配置匹配部署模式，创建TaskSchedulerImpl，并生成不同的SchedulerBackend。本章为了使读者更容易理解Spark的初始化流程，故以local模式为例，其余模式将在第7章详解。maste

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3.7　创建和启动DAGScheduler DAGScheduler主要用于在任务正式交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作，包括：创建Job，将DAG中的RDD划分到不同的Stage，提交Stage，等等。创建DAG-Scheduler的代码如下。 @volatile private[spark] var dagScheduler: DAGScheduler = _ dagScheduler = new DAGScheduler(this) DAGScheduler的数据结构主要维护jobId和stageId的关系、Stage、ActiveJob，以及缓存的RDD的partitions的位置信息，见代码清单3-32。代码清单3-32　DAGScheduler维护的数据结构 private[scheduler]

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