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《Apache Spark 设计与实现》

本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。不喜欢将该文档称之为“源码分析”,因为本文的主要目的不是去解读实现代码,而是尽量有逻辑地,从设计与实现原理的角度,来理解 job 从产生到执行完成的整个过程,进而去理解整个系统。 讨论系统的设计与实现有很多方法,本文选择 问题驱动 的方式,一开始引入问题,然后分问题逐步深入。从一个典型的 job 例子入手,逐渐讨论 job 生成及执行过程中所需要的系统功能支持,然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。 本文档面向的是希望对 Spark 设计与实现机制,以及大数据分布式处理框架深入了解的 Geeks。 因为 Spark 社区很活跃,更新速度很快,本文档也会尽量保持同步,文档号的命名与 Spark 版本一致,只是多了一位,最后一位表示文档的版本号。 由于技术水平、实验条件、经验等限制,当前只讨论 Spark core standalone 版本中的核心功能,而不是...

[Spark]Spark RDD 指南一 引入Spark

2.3.0版本:Spark2.3.0 引入Spark 1. Java版 Spark 2.1.1适用于Java 7及更高版本。 如果您使用的是Java 8,则Spark支持使用lambda表达式来简洁地编写函数,否则可以使用org.apache.spark.api.java.function包中的类。 请注意,从Spark 2.0.0开始,不支持Java 7,并且可能会在Spark 2.2.0中删除(Note that support for Java 7 is deprecated as of Spark 2.0.0 and may be removed in Spark 2.2.0)。 要在Java中编写Spark应用程序,您需要在Spark上添加依赖关系。 Spark可通过Maven 仓库获得: groupId = org.apache.spark artifactId = spark-core_2.11 version = 2.1.0 另外,如果希望访问HDFS集群,则需要根据你的HDFS版本添加hadoop-client的依赖: groupId = org.apache.had...

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