深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.3 创建metadataCleaner
3.3 创建metadataCleaner SparkContext为了保持对所有持久化的RDD的跟踪，使用类型是TimeStamped-WeakValueHashMap的persistentRdds缓存。metadataCleaner的功能是清除过期的持久化RDD。创建metadataCleaner的代码如下。 private[spark] val persistentRdds = new T....
《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——第1章环境准备
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1章环境准备，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 第1章环 境 准 备凡事豫则立，不豫则废；言前定，则不跲；事前定，则不困。—《礼记·中庸》本章导读在深入了解一个系统的原理、实现细节之前，应当先准备好它的源码编译环境、运行环境。如果能在实际环境安装和运行Spark，显然能够提升读者对于Spark的....
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.2 创建执行环境SparkEnv
3.2 创建执行环境SparkEnv SparkEnv是Spark的执行环境对象，其中包括众多与Executor执行相关的对象。由于在local模式下Driver会创建Executor，local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Worker另起的CoarseGrainedExecutorBackend进程中也会创建Executor，所以SparkEnv存在于Driver....
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.1 SparkContext概述
3.1 SparkContext概述 Spark Driver用于提交用户应用程序，实际可以看作Spark的客户端。了解Spark Driver的初始化，有助于读者理解用户应用程序在客户端的处理过程。 Spark Driver的初始化始终围绕着SparkContext的初始化。SparkContext可以算得上是所有Spark应用程序的发动机引擎，轿车要想跑起来，发动机首先要启动。SparkCo....
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.5 小结
2.5 小结 每项技术的诞生都会由某种社会需求所驱动，Spark正是在实时计算的大量需求下诞生的。Spark借助其优秀的处理能力、可用性高、丰富的数据源支持等特点，在当前大数据领域变得火热，参与的开发者也越来越多。Spark经过几年的迭代发展，如今已经提供了丰富的功能。笔者相信，Spark在未来必将产生更耀眼的火花。
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.4 Spark基本架构
2.4 Spark基本架构 从集群部署的角度来看，Spark集群由以下部分组成： Cluster Manager：Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上的内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目前，Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。 Wor....
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.3 Spark基本设计思想
2.3 Spark基本设计思想 2.3.1 Spark模块设计 整个Spark主要由以下模块组成： Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：SparkContext的初始化（Driver Application通过SparkContext提交）、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算引擎等。 Spark SQL：提供SQL处理能力，便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。此....
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.2 Spark基础知识
2.2 Spark基础知识 1.版本变迁 经过4年多的发展，Spark目前的版本是1.4.1。我们简单看看它的版本发展过程。 1）Spark诞生于UCBerkeley的AMP实验室（2009）。 2）Spark正式对外开源（2010年）。 3）Spark 0.6.0版本发布（2012-10-15），进行了大范围的性能改进，增加了一些新特性，并对Standalone部署模式进行了简化。 4）Spa....
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.1 初识Spark
2.1 初识Spark 2.1.1 Hadoop MRv1的局限 Hadoop1.0版本采用的是MRv1版本的MapReduce编程模型。MRv1版本的实现都封装在org.apache.hadoop.mapred包中，MRv1的Map和Reduce是通过接口实现的。MRv1包括三个部分： 运行时环境（JobTracker和TaskTracker）； 编程模型（MapReduce）； 数据处理引擎....
深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.5 小结
1.5 小结 本章通过引导大家在Linux操作系统下搭建基本的执行环境，并且介绍spark-shell等脚本的执行，来帮助读者由浅入深地进行Spark源码的学习。由于目前多数开发工作都在Windows系统下进行，并且Eclipse有最广大的用户群，即便是一些开始使用IntelliJ的用户对Eclipse也不陌生，所以在Windows环境下搭建源码阅读环境时，选择这些最常用的工具，能降低读者的学习....
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