深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.15　小结

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.此外,还为熟悉Hadoop的用户提供Hive SQL处理能力. Spark Streaming:提供流式计

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的一些感受,对系统能有个大体的印象,有经验的技术人员甚至能够猜出一些Spark采用的编程模型.部署模式等.当你通过一些途径知道了系统的原理之后,难道不会问问自己:"这是怎么做到的?"如果只是游走于系统使用.原理了解的层面,

第3章 SparkContext的初始化 道生一, 一生二, 二生三, 三生万物. -<道德经> 本章导读 SparkContext的初始化是Driver应用程序提交执行的前提,本章内容以local模式为主,并按照代码执行顺序讲解,这将有助于首次接触Spark的读者理解源码.读者朋友如果能边跟踪代码,边学习本章内容,也许是快速理解SparkContext初始化过程的便捷途径.已经熟练使用Spark的开发人员可以选择跳过本章内容. 本章将在介绍SparkContext初始化过程的同时,向读者介绍

1.4 Spark源码编译与调试 1.下载Spark源码 首先,访问Spark官网http://spark.apache.org/,如图1-18所示. 2.构建Scala应用 使用cmd命令行进到Spark根目录,执行sbt命令.会下载和解析很多jar包,要等很长时间,笔者大概花了一个多小时才执行完. 3.使用sbt生成Eclipse工程文件 等sbt提示符(>)出现后,输入Eclipse命令,开始生成Eclipse工程文件,也需要花费很长时间,笔者本地大致花了40分钟.完成时的状况如图1-21

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.SparkContext初始化完毕,才能向Spark集群提交任务.在平坦的公路上,发动机只需以较低的转速.较低的功率

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,能降低读者的学习门槛,并且替大家节省时间.

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)Spark 0.6.2版本发布(2013-02-07),解决了一些bug,并增强了系统的可用性. 5)Spa

3.6 创建任务调度器TaskScheduler TaskScheduler也是SparkContext的重要组成部分,负责任务的提交,并且请求集群管理器对任务调度.TaskScheduler也可以看做任务调度的客户端.创建TaskScheduler的代码如下. private[spark] var (schedulerBackend, taskScheduler) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master) createTaskSchedu

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.Worker:Spark的工作节点.对Spark应用程序来说,由集群管理器分配得到资源的Worker节点主要负责以

3.7 创建和启动DAGSchedulerDAGScheduler主要用于在任务正式交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作,包括:创建Job,将DAG中的RDD划分到不同的Stage,提交Stage,等等.创建DAG-Scheduler的代码如下. @volatile private[spark] var dagScheduler: DAGScheduler = _ dagScheduler = new DAGScheduler(this) DAGScheduler的数据结