深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.15　小结-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.15　小结

2017-05-01 664

3.15　小结

回顾本章， Scala与Akka的基于Actor的并发编程模型给人的印象深刻。listenerBus对于监听器模式的经典应用看来并不复杂，希望读者朋友能应用到自己的产品开发中去。此外，使用Netty所提供的异步网络框架构建的Block传输服务，基于Jetty构建的内嵌web服务（HTTP文件服务器和SparkUI），基于codahale提供的第三方测量仓库创建的测量系统，Executor中的心跳实现等内容，都值得借鉴。

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《ELK Stack权威指南（第2版）》一导读

Preface前言《ELK Stack权威指南》第1版面世之后的这一年多时间里，ELK Stack在Elastic.co公司以及社区的共同努力下飞速发展。国内外都出现了不少基于ELK Stack实现的日志分析产品和创业公司。ELK Stack已经成为DevOps技术栈中必不可缺少的一个部分，较大型的互联网公司甚至已经配备有专职的ELK Stack管理团队。对于并不精通ELK Stack技术及其发展历史的人来说，过去复杂的版本对应是新手的第一道门槛。最近全新更新的ELK Stack各组件，统一使用5.x系列版本号，大大方便了新手入门。而5.x系列同样携带了大量崭新的特性，在日志分析、监控告警等场景，带来性能提升、管理简化、功能丰富等诸多好处。推荐广大读者积极尝试和升级。 IT运维模式正在向数据驱动、精细化、智能化发展。这个过程中，

2017-05-01

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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2章，第2.4节Spark基本架构，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 2.4　Spark基本架构从集群部署的角度来看，Spark集群由以下部分组成：Cluster Manager：Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上的内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目前，Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。Worker：Spark的工作节点。对Spark应用程序来说，由集群管理器分配得到资源的Worker节点主要负责以下工作：创建Executor，将资源和任务进一步分配给Executor，同步资源信息给Cluster Manager。Executor：执行计算任务的一线进程。主要负责任务的执行以及与Worker、Driver App的信息同步。Driver App：客户端驱动程序，也可以理解为客户端应用程序，用于将任务程序转换为RDD和DA...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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