《循序渐进学Spark》一 1.4　Intellij IDEA的安装与配置-低调大师

《循序渐进学Spark》一 1.4　Intellij IDEA的安装与配置

2017-05-01 583

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第1章，第1.4节，作者小象学院　杨　磊，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.4　Intellij IDEA的安装与配置

Intellij IDE是目前最流行的Spark开发环境。本节主要介绍Intellij开发工具的安装与配置。Intellij不但可以开发Spark应用，还可以作为Spark源代码的阅读器。

1.4.1　Intellij的安装

Intellij开发环境依赖JDK、Scala。

1. JDK的安装

Intellij IDE需要安装JDK 1.7或更高版本。Open JDK1.7的安装与配置前文中已讲过，这里不再赘述。

2. Scala的安装

Scala的安装与配置前文已讲过，此处不再赘述。

3. Intellij的安装

登录Intellij官方网站（htt

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《Spark Cookbook 中文版》一1.8　使用Tachyon作为堆外存储层

本节书摘来异步社区《Spark Cookbook 中文版》一书中的第1章，第1.8节，作者：【印度】Rishi Yadav（亚达夫）译者：顾星竹 , 刘见康责编：胡俊英，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.8　使用Tachyon作为堆外存储层 Spark弹性分布式数据集（RDD）很适合在内存上存储数据集，可以在不同应用上存储大量备份。Tachyon可以解决Spark RDD管理的一些挑战性问题，如下所示。 RDD仅存在于Spark应用期间。计算程序和RDD内存存储共享同样的执行过程；所以，如果一个进程崩溃了，那么内存存储也会消失。即使处理同样的底层数据，不同作业的RDD是不能共享的，例如使用HDFS数据块。慢速写入磁盘。在内存中备份数据，更高的内存占用。如果需要与其他应用程序共享输出，由于需要磁盘复制速度会非常慢。Tachyon提供了堆外存储层来解决这些问题。该层（即堆外存储层）不受进程崩溃的影响也不会被垃圾回收器标记，同时也可以让RDD独立于特定的作业或对话之上实现跨应用共享。本质上，数据的一个存储在内存上的单一副本如图1-13所示。 1.8.1　具体步...

2017-05-02

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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3章，第3.7节创建和启动DAGScheduler，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 3.7　创建和启动DAGSchedulerDAGScheduler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] val nextJobId = new AtomicInteger(0...

2017-05-02

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