《循序渐进学Spark》一3.7　本章小结-低调大师

《循序渐进学Spark》一3.7　本章小结

2017-05-01 592

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章，第3.7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。

3.7　本章小结

本章主要讲述了Spark的工作机制与原理。首先剖析了Spark的提交和执行时的具体机制，重点强调了Spark程序的宏观执行过程：提交后的Job在Spark中形成了RDD DAG（有向无环图），然后进入一系列切分调度的过程。在剖析过程中，结合Spark的源码呈现了这些调度过程的代码细节。本章后半部分接着剖析了Spark的存储及IO、Spark通信机制，最后讲述了Spark的容错机制及Shuffle机制。本章内容比较多，希望读者仔细体会。

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《循序渐进学Spark》一3.6　Shuffle机制

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章，第3.6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。 3.6　Shuffle机制在MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节，Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言，Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。 3.6.1　什么是Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的阶段，介于Map阶段和Reduce阶段之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按关键字值（ke

2017-05-02

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本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.6节,作者：[美] 拉斐尔·酷奇（Rafa Ku）　马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.6　数据更新API 在索引一个新文档的时候，Lucene会对每个字段进行分析并产生词条流，词条流中的词条可能会经过滤器的额外处理，而没有过滤掉的词条会写入倒排索引中。索引过程中，一些不需要的信息可能会被抛弃，这些信息包括：某些特殊词条的位置（当词项向量没有存储时），特定词汇（停用词或同义词），词条的变形（如词干还原）。因此，我们无法更新索引中的文档，并且在每次修改文档时不得不向索引发送文档所有字段的数据。但ElasticSearch可以通过使用_source伪字段存储和检索文档的原始数据来解

2017-05-02

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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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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。