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原创 Spark源码解读(3)——从集群启动到Job提交

1，Master启动Master启动过程主要做了两件事：1）启动一个守护线程定时对Worker的TimeOut进行Check，默认TimeOut时间为60s checkForWorkerTimeOutTask = forwardMessageThread.scheduleAtFixedRate(new Runnable { override def run(): Un

2016-07-26 17:34:25 1779 1

原创常见排序算法

不多说直接上代码，代码中实现了：快速排序、堆排序、直接插入排序、希尔排序package com.scalahome;/** * Created by Administrator on 2016/8/14. */public class SortDemo { public static void main(String[] args) { int[] array

2016-08-14 15:19:39 396

原创 Spark源码解读(8)——累加器

首先，看下以下代码：var value = 0sc.parallelize(1 to 10).foreach(i=>value += i)value这里value的结果仍然为0这个比较好解释：因为 i => value += i 这个Function在运算之前需要经历：序列化 --> broadcase --> 被Executor获取 --> 反序列化 --> 调用等一系列过

2016-08-01 21:43:38 1073

原创 Spark源码解读(7)——内存管理

开始

2016-08-01 14:14:39 1016

原创 Spark源码解读(5)——存储子系统

val env = SparkEnv.createExecutorEnv( driverConf, executorId, hostname, port, cores, isLocal = false)

2016-07-29 11:42:38 955

原创 Spark源码解读(6)——Shuffle过程

Shuffle应该说是Spark Core中较为复杂的部分，本文主要从一个最简单的WordCount例子出发分析Spark的Shuffle过程：sc.parallelize(1 to 1000).map(i=>(i%5,1)).reduceByKey(_+_).collect()计算过程中会分成两个Stage如下图所示：每个Stage由多个Task组成，同一Stage的各Task并

2016-07-28 18:48:43 2358

原创 Spark源码解读(4)——RDD

1，RDD的转换共分为Transformation和Action两类Transformation和Action的区别在于：Action会触发作业的提交，而Transformation不会触发作业的提交如map()和collect() def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope { val cleanF = sc.cl

2016-07-27 13:01:12 1122

原创 Spark源码解读(2)——Worker启动过程

本文将讨论Spark以Standalone模式部署情况下，Worker的启动过程。上文已经对Master的启动过程进行了较为详细的分析，Worker的启动过程大部分的代码都是和Master复用的，对于这部分不再赘述。因此对Worker启动过程的分析从onStart()方法开始 override def onStart() { assert(!registered)

2016-07-20 18:05:19 741

原创 Spark源码解读(1)——Master启动过程

本文主要讨论Spark以Standalone模式部署情况下，Master的启动流程。

2016-07-20 14:56:20 2220

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