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搜索关键字:SPARK RDD    ( 7287个结果
Pig系统分析(6)-从Physical Plan到MR Plan再到Hadoop Job
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...
分类:其他好文   时间:2014-05-10 08:46:07    阅读次数:366
Apache Spark源码走读之6 -- 存储子系统分析
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。
分类:其他好文   时间:2014-05-09 05:14:32    阅读次数:405
在eclipse中配置spark 0.9.1源码的开发环境
一、准备工作: 1、下载release版spark 0.9.1,本次用的版本是spark-0.9.1-bin-cdh4。 2、下载scala IDE 3.0.2,这个版本ide的支持scala 2.10版。 二、配置工作 1、在ide中新建scala项目,注意jre要用jdk1.7版的。如下图: 2...
分类:系统相关   时间:2014-05-09 03:27:34    阅读次数:512
Task的执行过程分析
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...
分类:其他好文   时间:2014-05-08 16:01:31    阅读次数:667
Pig源码分析: 简析执行计划的生成
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)。...
分类:其他好文   时间:2014-05-08 04:00:42    阅读次数:407
Pig系统分析(8)-Pig可扩展性
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...
分类:其他好文   时间:2014-05-07 05:10:44    阅读次数:567
Apache Spark源码走读之5 -- DStream处理的容错性分析
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?
分类:其他好文   时间:2014-05-06 00:58:21    阅读次数:465
spark 启动job的流程分析
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...
分类:其他好文   时间:2014-05-05 13:10:34    阅读次数:463
Spark中的Scheduler
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...
分类:其他好文   时间:2014-05-04 09:08:02    阅读次数:379
RDD的依赖关系
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...
分类:其他好文   时间:2014-05-03 15:56:22    阅读次数:282
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