xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark"
xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx" creationComplete="init(event)">
import mx.core.IVisualElement;
import mx.core.IVisualElementContai...
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2014-07-22 23:05:55
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从Physical plan到Map-Reduce Plan
注：因为我们重点关注的是Pig On Spark针对RDD的执行计划，所以Pig物理执行计划之后的后端参考意义不大，这些部分主要分析流程，忽略实现细节。
入口类MRCompiler，MRCompilier按照拓扑顺序遍历物理执行计划中的节点，将其转换为MROperator，每个MROperator都代表一个map-reduce
j...
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2014-05-10 08:46:07
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Spark计算速度远胜于Hadoop的原因之一就在于中间结果是缓存在内存而不是直接写入到disk，本文尝试分析Spark中存储子系统的构成，并以数据写入和数据读取为例，讲述清楚存储子系统中各部件的交互关系。
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2014-05-09 05:14:32
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Task的执行过程分析
Task的执行通过Worker启动时生成的Executor实例进行，
caseRegisteredExecutor(sparkProperties)=>
logInfo("Successfullyregistered with driver")
//Make this host instead of hostPort ?
executor=
newExecuto...
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2014-05-08 16:01:31
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本文通过跟代码的方式，分析从输入一批Pig-latin到输出物理执行计划（与launcher引擎有关，一般是MR执行计划，也可以是Spark RDD的执行算子）的整体流程。
不会具体涉及AST如何解析、如何使用了Anltr、逻辑执行计划如何映射、逻辑执行计划如何优化、MR执行计划如何切分为MR Job，而是从输入一批Pig DSL到待执行的真正执行计划的关键变化步骤（方法和类）。...
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2014-05-08 04:00:42
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本文是Pig系统分析系列中的最后一篇了，主要讨论如何扩展Pig功能，不仅介绍Pig本身提供的UDFs扩展机制，还从架构上探讨Pig扩展可能性。
补充说明：前两天同事发现twitter推动的Pig On Spark项目：Spork，准备研究下。
UDFs
通过UDFs（用户自定义函数），可以自定义数据处理方法，扩展Pig功能。实际上，UDFS除了使用之前需要register/define外，和...
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2014-05-07 05:10:44
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在流数据的处理过程中，为了保证处理结果的可信度(不能多算，也不能漏算)，需要做到对所有的输入数据有且仅有一次处理。在Spark
Streaming的处理机制中，不能多算，比较容易理解。那么它又是如何作到即使数据处理结点被重启，在重启之后这些数据也会被再次处理呢？
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2014-05-06 00:58:21
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从WordCount开始分析
编写一个例子程序
编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的例子程序:
packageorg.apache.spark.examples
importorg.apache.spark.SparkContext
importorg.apache.spark.SparkContext._
objectWordCount{
defm...
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2014-05-05 13:10:34
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463
Spark中的Scheduler
scheduler分成两个类型，一个是TaskScheduler与其实现，一个是DAGScheduler。
TaskScheduler:主要负责各stage中传入的task的执行与调度。
DAGScheduler:主要负责对JOB中的各种依赖进行解析，根据RDD的依赖生成stage并通知TaskScheduler执行。
实例生成
TaskSchedule...
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2014-05-04 09:08:02
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379
RDD的依赖关系
Rdd之间的依赖关系通过rdd中的getDependencies来进行表示，
在提交job后，会通过在DAGShuduler.submitStage-->getMissingParentStages
privatedefgetMissingParentStages(stage:
Stage): List[Stage] = {
valmissing
=newHash...
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2014-05-03 15:56:22
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