《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.11节ContextCleaner的创建与启动-低调大师

《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.11节ContextCleaner的创建与启动

2017-05-01 551

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3.11节ContextCleaner的创建与启动，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

3.11　ContextCleaner的创建与启动
ContextCleaner用于清理那些超出应用范围的RDD、ShuffleDependency和Broadcast对象。由于配置属性spark.cleaner.referenceTracking默认是true，所以会构造并启动ContextCleaner，代码如下。

private[spark] val cleaner: Option[ContextCleaner] = {
    if (conf.getBoolean("spark.cleaner.referenceTracking",

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《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战》一 3.2 HDFS读取文件和写入文件

本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战》一书中的第3章，第3.2节，作者：范东来责编：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。 3.2 HDFS读取文件和写入文件 Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战我们知道在HDFS中，NameNode作为集群的大脑，保存着整个文件系统的元数据，而真正数据是存储在DataNode的块中。本节将介绍HDFS如何读取和写入文件，组成同一文件的块在HDFS的分布情况如何影响HDFS读取和写入速度。 3.2.1 块的分布HDFS会将文件切片成块并存储至各个DataNode中，文件数据块在HDFS的布局情况由NameNode和hdfs-site.xml中的配置dfs.replication共同决定。dfs.replication表示该文件在HDFS中的副本数，默认为3，即有两份冗余。图3-5为dfs.replication为1的分布情况，即没有冗余。图3-6为dfs.replication为2的分布情况，即有一份冗余。图像说明文字 NameNode如何选择在哪个DataNode存储副本？这里需要在...

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《Hive编程指南》一书中的第1章，第1.4节，作者：【美】Edward Capriolo , Dean Wampler , Jason Rutherglen 译者：曹坤，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。1.4　后续事情我们描述了Hive在Hadoop生态系统中所扮演的重要角色。现在我们开始！ [1]不过，因为Hive是被设计用来处理的大数据集的，这个启动所消耗的时间和实际数据处理时间相比是微乎其微的。 [2]请访问Apache HBase的官方网站，http://hbase.apache.org,以及Lars George(O’Reilly)所著的《HBase权威指南》一书。 [3]请参考Cassandra的官方网站，http://cassandra.apache.org/,以及参考Edward Capriolo (Packt)所著的《High Performance Cassandra Cookbook》一书。 [4]请参考DynamoDB的官方网站，http://aws.amazon.com/dynamodb/。 [5]参考链接 http...

2017-05-02

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