Spark核心源码学习（整体路线）

最新推荐文章于 2021-08-21 20:57:47 发布
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#spark #大数据

本文深入解析Spark的执行流程，从应用提交到任务执行的全过程。涵盖了Spark的内部组件、通信原理、作业调度机制，以及任务执行过程中的关键环节，如序列化、调度、计算等。

前言

从Spark执行流程来顺序学习Spark内部核心原理

1.Spark应用提交

（1）向Yarn提交
（2）ApplicationMaster，Driver，Executor

2.Spark内部组件及通信

（1）通信原理 -IO
（2）组件内部
（3）组件之间

3.Spark作业调度

（1）Application
（2）逻辑代码 => RDD
（3）Job => 行动算子
（4）Stage 的划分 => 转换算子 => 依赖关系
（5）Task（Partition）

4.任务的执行

（1）内容
（2）序列化（累加器、KRYO）
（3）调度
（4）计算
（5）Shuffer
（6）内存（Cache）
（7）累加器

Spark学习源码
01-05
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
spark2.2.0源码------
04-24
5. **弹性分布式数据集(RDD)优化**：虽然DataFrame和Dataset API逐渐成为主流，但RDD仍然是Spark的核心组件。2.2.0中，对RDD的内存管理和并行计算进行了优化，减少了shuffle操作的开销，提升了整体性能。 6. **资源...
spark源码学习
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07-06 399
一、广播变量和累加器 1.1、广播变量 （1）广播变量使用 val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local").setAppName("brocast") val sc = new SparkContext(conf) val list = List("hello xasxt") val broadCast = sc.broadcast(list) val lineRDD = sc.textFile("./words.txt") lineRDD.
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SparkContext是整个Spark的唯一入口
spark的源码包.zip
08-10
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spark2.02源码
05-24
总的来说，Spark 2.0.2的源码包含了许多关键的改进和优化，对于学习大数据处理、分布式计算和机器学习有着极高的价值。通过深入研究源码，开发者可以更好地理解和定制Spark，提升其在特定业务场景下的效能。
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结合标签“spark flink 源码学习”以及压缩包中的两个文件“flink源码图”和“spark源码图”，可以推断出这份资源是以图形化方式呈现两大框架从启动到任务调度、再到执行引擎的完整源码阅读路线图，旨在降低初学者...
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07-08
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08-10 720
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08-21 317
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