Spark-2.3.1的源代码分析。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
Spark 2.3.1 源码解析：本文将深入探讨 Spark Core 的源码阅读，重点关注 Spark Context 中的关键机制，包括缓存策略、变量管理以及 shuffle 数据等清理和优化方法。此外，还将对 Spark-submit 的参数配置和部署模式进行详细分析。同时，我们将对比 GroupByKey 和 ReduceByKey 两种分布式键值对处理函数，并阐述 OrderedRDD 函数的相关内容。更进一步，我们将重点介绍如何高效地利用 mappartitions 和 standalone 模式下的 executor 调度策略。此外，本文还将深入研究 Spark SQL 的源码阅读，涵盖 Hive on Spark 的调优方法以及多维聚合分析应用的实际案例。同时，我们将解读 Spark Streaming 的源码，包括动态分区发现、新增 Dstream 的 join 操作（无论是 RDD join 还是 Dstream join）的区别。最后，我们将通过 PIDController 的源码赏析以及 back pressure 实现思路来理解 Streaming Context 的核心要点，并着重强调 checkpoint 的重要性及其相关知识。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Spark 2.3.1 源码解析

优质

本书《Spark 2.3.1 源码解析》深入浅出地剖析了Apache Spark 2.3.1版本的核心技术与实现细节，适合希望深入了解大数据处理框架原理的开发者和架构师阅读。 Spark 2.3.1 源码解读：聚焦于 Spark Core 的源代码解析，重点在于理解 Spark Context 的核心功能。阅读要点包括缓存、变量以及 shuffle 数据的清理机制。同时探讨 spark-submit 命令中参数设置及部署模式的选择。深入分析 GroupByKey 和 ReduceByKeyOrderedRDDFunctions 之间的差异，并探索如何高效使用 mappartitions 方法。此外，解析 standalone 模式下 executor 的调度策略是理解 Spark 性能优化的关键之一。在 Spark SQL 部分，重点在于源码阅读以及针对 Hive on Spark 的调优技巧。同时通过多维聚合分析的应用案例来加深对 Spark SQL 功能的理解和应用能力。对于 Spark Streaming，深入研究其内部机制包括动态发现新增分区、Dstream join 操作与 RDD join 操作的区别等核心概念，并结合 PIDController 的源码赏析探讨 back pressure 机制的实现思路。理解并掌握 Streaming Context 中 checkpoint 的使用是保证数据流处理可靠性的关键步骤之一。以上内容为 Spark 技术栈中各个组件的核心知识和实践技巧，帮助开发者深入理解和优化基于 Spark 构建的大规模数据分析系统。

spark-2.3.1-for-hadoop2.7-bin.rar

优质

该文件为Apache Spark 2.3.1版本的二进制压缩包，适用于Hadoop 2.7环境。下载后可直接解压安装使用，支持大数据处理与分析任务。提供spark-2.3.1版本的安装文件，无需安装过程，只需解压后放置到所需的目录下，并配置环境变量即可。

spark-2.3.1-for-hadoop2.6-binary.tar.gz

优质

这是Apache Spark 2.3.1版本的一个二进制包，适用于Hadoop 2.6环境。用户可直接下载此文件以在兼容Hadoop 2.6的系统上快速部署和运行Spark集群。 Spark 2.3.1版本的Linux平台安装包名为spark-2.3.1-bin-hadoop2.6.tgz。

Spark SQL解析与源码分析

优质

《Spark SQL解析与源码分析》一书深入探讨了Apache Spark中的SQL引擎工作原理及其实现细节，适合数据处理和技术研究者阅读。 Spark SQL是Apache Spark项目的一部分，它是一个处理SQL查询及数据集成的强大工具。结合了DataFrame API与传统的SQL接口，使开发者可以在结构化或半结构化的数据上进行高效计算。 1. **DataFrame API**：作为Spark SQL的核心部分，DataFrame是一种分布式的数据集合，并提供类似SQL的API用于操作这些数据。基于RDD（弹性分布数据集）概念的同时引入类型安全和元信息支持，使其在处理大数据时更为便捷且效率更高。 2. **Catalyst优化器**：此组件使用抽象语法树(Catalyst Tree)来表示SQL查询，并通过一系列规则应用如消除冗余操作、选择性下推及代码生成等手段提升性能。 3. **逻辑计划与物理计划**：Spark SQL首先将接收到的SQL语句解析为一个逻辑计划，包括构建AST（抽象语法树）和关系表达式。然后Catalyst优化器会进一步优化该逻辑计划以产生执行效率更高的物理计划。 4. **SQL解析器**：这是处理流程的第一步，负责把输入的SQL字符串转换成能够被系统理解的形式——即抽象语法树(AST)。 5. **DataFrame操作与转换**：API中的函数如select(), filter()和join()等将用户提供的数据查询需求转化为逻辑计划形式，以便后续优化器进行进一步处理。 6. **Hive兼容性**：通过利用Hive Metastore服务，Spark SQL支持与Hive的数据交互。这使得使用Spark SQL来操作存储在Hive中的表成为可能。 7. **代码生成技术**：借助于Tungsten项目，优化后的物理计划可以被转换为高效的Java或Scala代码执行，从而提高处理速度。 8. **Datalog规则系统与Catalyst规则**：利用声明式逻辑编程语言Datalog来表示和解决数据查询问题。 9. **内存管理和资源调度**：在Spark集群上运行时，它使用了Spark的内存管理模型以及有向无环图(DAG)调度器来进行任务分配，从而确保高效的数据存储与处理。 10. **跨平台支持**：为Python, Java, Scala和R语言提供了API接口，以适应不同背景开发者的需要。通过深入研究Spark SQL内部工作原理，可以对优化查询性能、解决问题及构建高效的大型数据解决方案有更深刻的理解。

跳一跳CocosCreator（2.3.1）+JavaScript源代码

优质

本项目提供了一个使用Cocos Creator 2.3.1引擎与JavaScript编写的跳一跳游戏的完整源代码。适合游戏开发爱好者学习和参考，帮助掌握Cocos Creator的相关技能。在数字娱乐领域，游戏开发是一项充满挑战与创意的工作。本段落将深入探讨如何使用Cocos Creator 2.3.1这一强大的游戏开发引擎，并结合JavaScript编程语言来构建一款模仿微信“跳一跳”的趣味小游戏。通过学习此项目，开发者可以了解游戏的基本框架、物理系统、音频处理以及用户交互等方面的知识。 Cocos Creator是Cocos2d-x团队推出的一款跨平台的游戏开发工具，它提供了可视化的编辑器和灵活的脚本系统，使得开发者能够高效地进行游戏设计。版本2.3.1引入了多项优化和新特性，提高了开发效率和性能表现，特别适合用于开发2D游戏。 JavaScript作为该游戏的主要编程语言，以其易学性和广泛的应用范围为游戏开发提供了便利条件。在“跳一跳”项目中，JavaScript主要用于编写游戏逻辑代码，包括控制角色运动、碰撞检测以及分数计算等核心功能。该项目的文件结构如下： 1. `local`：可能包含了本地存储的数据或配置文件，用于保存用户的进度和设置。 2. `.gitignore`：定义了版本控制系统Git应该忽略的文件或目录，防止无关文件被提交。 3. `settings`：项目的配置文件，包含编译设置、资源路径等信息。 4. `注意事项.txt`：提供了项目使用或学习时需要注意的事项，例如版权信息和依赖库等。 5. `temp`：临时文件夹，通常存放编辑器生成的中间文件。 6. `jsconfig.json`：JavaScript配置文件，定义了代码的编译及运行环境设置。 7. `assets`：资源文件夹，包含游戏中使用的图像、音频以及精灵表等素材。 8. `build`：构建输出目录，包括打包后的游戏文件。 9. `packages`：可能包含了第三方库或者自定义组件，用于扩展游戏功能。 10. `creator.d.ts`：Cocos Creator的类型定义文件，提供对JavaScript代码进行类型检查的支持。在“跳一跳”游戏中需要掌握的关键知识点有： - **物理系统**：使用内置的物理引擎模拟物体间的重力和碰撞行为，实现小球跳跃的真实感。 - **动画与精灵**：用Sprite表示角色和障碍物，并通过Animation Controller来创建动态效果。 - **用户输入处理**：监听触摸或鼠标事件以根据手势调整小球的运动状态。 - **碰撞检测**：确定小球是否成功落地，计算得分等逻辑操作需要准确识别物体间的接触情况。 - **音频管理**：加入音效增强游戏体验，例如跳跃、着陆和失败时的声音反馈。 - **游戏逻辑**：用JavaScript实现核心功能如计分系统、状态管理和时间控制等机制。 - **界面设计**：创建UI显示分数、排行榜和其他提示信息以提高用户体验。 - **性能优化**：合理运用帧率限制及资源延迟加载技术，确保不同设备上的顺畅运行。通过学习和实践这个项目，开发者不仅能掌握Cocos Creator与JavaScript的基本用法，还能深入了解游戏开发中的核心概念和技术。这将为未来开发更复杂的游戏打下坚实的基础，并提供一个良好的参考范例供其他开发者借鉴。

基于Spark的交通数据分析系统+源代码+文档说明

优质

本项目构建于Apache Spark之上，旨在提供一套全面的解决方案用于分析大规模交通数据。包括详尽的数据处理、模式识别及预测模型，并附带完整的源代码和详细文档以供学习与参考。资源内容包括基于Spark的交通分析系统及其源代码和文档说明。该系统的代码特点如下：内含运行结果；参数化编程使得参数方便更改；代码思路清晰且注释详细，经过测试确保功能正常后上传。适用对象为计算机、电子信息工程及数学专业的大学生，在课程设计、期末大作业或毕业设计中可使用此资源。作者是一位资深算法工程师，拥有十年工作经验，在某大型企业任职。擅长领域包括Matlab、Python、CC++和Java编程语言以及YOLO算法仿真工作；具备丰富的计算机视觉、目标检测模型开发及智能优化算法等方面的经验，并且在神经网络预测、信号处理、元胞自动机应用、图像处理技术，智能控制方案设计以及路径规划策略制定等多个领域有着深厚的造诣。

Hadoop/Spark大数据处理技巧与源代码数据分析算法

优质

本课程深入讲解Hadoop和Spark在大数据处理中的应用，并结合源代码分析常用的数据算法，帮助学员掌握高效数据处理技能。数据算法Hadoop/Spark大数据处理技巧及源代码分享，包含部分数据集。

Spark Streaming的WordCount实例分析

优质

本篇文章通过具体案例详细解析了如何使用Apache Spark Streaming进行实时数据处理中的经典WordCount应用，帮助读者理解其工作原理与实践操作。一、案例简介使用 netcat 工具向 9999 端口不断发送数据，并通过 Spark Streaming 来读取端口的数据并统计不同单词出现的次数。二、netcat操作 1. 在虚拟机中安装netcat： ```shell [root@hadoop1 spark]# yum install -y nc ``` 2. 启动程序并发送数据： ```shell [root@hadoop1 spark]# nc -lk 9999 ``` 三、代码实现 1. Maven依赖 ```xml org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.1.1 ``` 2. Java代码 ```java object SparkStreamingDemo { def main(args: Array[String]) = { // 具体实现内容省略，根据项目需求编写。 } } ``` 注意：上述示例中的 `object SparkStreamingDemo` 和 `def main(args: Array[String])` 是Scala代码的写法。如果是Java，则需要使用对应的类和方法定义形式，并且在实际开发中会包含更多具体的实现逻辑，例如设置Spark Streaming上下文、创建DStream对象以及执行单词计数操作等步骤。

Spark 2.2.0 源码包（spark-2.2.0.tgz）

优质

Spark 2.2.0 源码包（spark-2.2.0.tgz）包含Apache Spark 2.2.0版本的所有源代码文件，用于开发、测试及深度理解该大数据处理框架。寻找Spark源码但官网下载速度慢的话，这里可以提供帮助。

Spark MLlib机器学习源代码

优质

Spark MLlib机器学习源代码是Apache Spark项目的一部分，提供了广泛的机器学习算法和工具，旨在使大规模数据集上的机器学习任务变得简单高效。 Spark MLlib是Apache Spark的一个机器学习库，提供了广泛的机器学习算法以及工具用于构建大规模机器学习应用。