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 shuffle流程分析
回到ShuffleMapTask.runTask函数
现在回到ShuffleMapTask.runTask函数中：
overridedef runTask(context:TaskContext):
MapStatus = {
首先得到要reduce的task的个数。
valnumOutputSplits=
dep.partitioner.num...
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2014-05-09 22:58:33
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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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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...
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2014-05-09 03:27:34
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Flex1 到 Flex3 使用的都是 Halo组件，这里将介绍Halo 组件中的List 和 DataGrid 。其中 DataGrid 是显示多列数据中最常用的方式。但是在Spark中还有没对应DataGrid的组件。
先写个“食物”的模型 Dinner.as 。
package model {
[Bindable]
public class Dinner {
public...
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2014-05-09 02:34:26
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介绍
Spork是Pig on Spark的highly experimental版本，依赖的版本也比较久，如之前文章里所说，目前我把Spork维护在自己的github上：flare-spork。
本文分析的是Spork的实现方式和具体内容。
Spark Launcher
在hadoop executionengine包路径下，写了一个Spark启动器，同MapReduceLauncher类似，会在launchPig的时候，把传入的物理执行计划进行翻译。
MR启动器翻译的是MR的操作，以及进一步的MR...
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2014-05-09 02:08:17
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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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昨儿一小美女拿我的手机听歌，说她不知道iPod怎么下载歌曲，因为还在上学家里不肯给买智能机，怕会影响学业。她的iPod
shuffle刚买没多久还不会往里传歌曲，让我帮看看怎么整，心想她应该是没装iTunes，苹果系产品很多都是要用iTunes传文件或同步。
网上很多教程都是用iTunes s...
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2014-05-04 20:24:48
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