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从Spark-Shell到SparkContext的函数调用路径过程分析(源码)

  首先,我们清晰定位找到这几个。 1、spark-shell 2、 spark-submit 3、spark-class 4、SparkSubmit.scala 5、SparkILoop.scala initializeSpark的源码 def initializeSpark() { intp.beQuietDuring { command(""" @transient val sc = { val _sc = org.apache.spark.repl.Main.interp.createSparkContext() println("Spark context available as sc.") _sc } """) command(""" @transient val sqlContext = { val _sqlContext = org.apache.spark.repl.Main.interp.createSQLContext() println("SQL context available as sqlContext.") _sqlCon...

4 weekend110的YARN的通用性意义 + yarn的job提交流程

Mr程序写完之后,提交给yarn,yarn会产生一个MRAppMaster,想说的是,yarn变得很 通用,yarn集群上,不光可以跑mr程序,还可以跑各种运算模型。 海量批处理,mapreduce 海量实时处理,spark 海量流式处理,storm Mapreduce实现,MRAppMaster Spark实现,spark AppMaster Storm实现,storm AppMaster 说明,有了hdfs和yarn,什么框架都畅通无阻,运行。 以上是weekend110的YARN的通用性意义 按F5或者open declaration, 下面,来玩玩YarnClientProtocolProvider 因为,上面的断点,只执行到这里,所以这边的也显示到这步。 好的,以上是weekend110的yarn的job提交流程的源码跟踪分析。 Soga,可谓,真的,写源码的人牛逼,我这跟踪源码学习过程,学会到程序的循序渐进,,, 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/...

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