想当年读大学时,那时毛片还叫毛片,现在有文明的叫法了,叫小电影或者爱情动作片.那时宿舍有位大神,喜欢看各种毛片,当我们纠结于毛片上的马赛克时,大神大手一挥说道:这算啥,阅尽天下毛片,心中自然无码!突然想到我们在学习spark时,也可以有这种精神,当我们能读懂spark源码时,spark的技术世界也就真正为我们敞开了大门.台湾C++大师侯捷说过:源码面前,了无秘密!那我们就从如何单步调试spark源码开始讲起吧. 首先开发工具推荐大家选择IntelliJ,Intellij在和scala语言的结合上…

许久没有写博客了,没有太多时间,最近陆续将Spark源码的一些阅读笔记传上,接下来要修改Spark源码了. 这个类继承于TaskScheduler类,重载了TaskScheduler中的大部分方法,是Task调度的实际操作. 1.检测推测执行间隔,最大响应时间,每个task的CPU数. 2.指定调度模式SchedulingMode. 3.setDAGScheduler:设置任务调度的对象DAGScheduler. 4.initialize:初始化backend接口和资源池pool,并给资源池配置…

编译spark源码及塔建源码阅读环境 (一),编译spark源码 1,更换maven的下载镜像: <mirrors> <!-- 阿里云仓库 --> <mirror> <id>alimaven</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/cont…

1.参考. 利用IDEA工具编译Spark源码(1.60~2.20) https://blog.csdn.net/He11o_Liu/article/details/78739699 Maven编译打包spark(2.1.0)源码及出现问题的解决方案(win7+Intellij IDEA) https://blog.csdn.net/u011464774/article/details/76704785 通过maven将spark源码导入ideahttps://blog.csdn.net/pcn…

1 作用 当该方法在spark内部代码中调用时,会返回当前调用spark代码的用户类的名称,以及其所调用的spark方法.所谓用户类,就是我们这些用户使用spark api的类. 2 内部实现 2.1 涉及到的java或scala知识 (1)Thread.currentThread.getStackTrace():返回一个表示该线程堆栈转储的堆栈跟踪元素数组.如果该线程尚未启动或已经终止,则该方法将返回一个零长度数组.如果返回的数组不是零长度的,则其第一个元素代表堆栈顶,它是该序列中最新的方法调…

##SparkContext启动过程 基于spark 2.1.0  scala 2.11.8 spark源码的体系结构实在是很庞大,从使用spark-submit脚本提交任务,到向yarn申请容器,启动driver进程,启动executor进程,到任务调度,shuffle过程等等,模块众多,而且每个模块都很大,所以要全部看完啃透几乎不可能,一是经历不允许,而是有些边缘性的模块主要起到辅助的功能,没有什么高深的技术含量,花时间性价比不高.因此我决定略去前面提交任务,向yarn提交任务,申请资源,启…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概述 Scala越来越流行, Spark也愈来愈红火, 对spark的代码进行走读也成了一个很普遍的行为.不巧的是,当前java社区中很流行的ide如eclipse,netbeans对scala的支持都不算太好.在这种情况下不得不想到编辑器之神emacs,利用emacs+ensime来打造scala编程环境. 本文讲述的步骤全部是在arch linux上,其它发行版的linux视具体情况变通. 安装scala pacman -S scala 安装sbt pa…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3858065.html 为了更深入的了解spark,现开始对spark源码进行分析,本系列文章以spark 1.0.0版本源码作为分析对象.今天主要分析下standalone部署方式的启动过程 1.Spark Standalone组件 Standalone部署方式是一种典型master-slave模式,在这种模式下主要包含三个组件:Master(Cluster Manager).Worker(slave…

本文旨在帮助那些想要对Spark有更深入了解的工程师们,了解Spark源码的概况,搭建Spark源码阅读环境,编译.调试Spark源码,为将来更深入地学习打下基础. 一.项目结构 在大型项目中,往往涉及非常多的功能模块,此时借助于Maven进行项目.子项目(模块)的管理,能够节省很多开发和沟通成本.整个Spark项目就是一个大的Maven项目,包含着多个子项目.无论是Spark父项目还是子项目,本身都可以作为独立的Maven项目来管理.core是Spark最为核心的功能模块,提供了RPC框架.度…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,…

1. 准备工作 首先你的系统中需要安装了 JDK 1.6+,并且安装了 Scala.之后下载最新版的 IntelliJ IDEA 后,首先安装(第一次打开会推荐你安装)Scala 插件,相关方法就不多说了.至此,你的系统中应该可以在命令行中运行 Scala.我的系统环境如下: 1. Mac OS X(10.10.4) 2.JDK 1.7.79 3.Scala 2.10.4 4. IntelliJ IDEA 14 另外,最后还是建议大家开始先使用 pre-built 的 Spark,对 Spark…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 上篇博文讲述了如何通过修改源码来查看调用堆栈,尽管也很实用,但每修改一次都需要编译,花费的时间不少,效率不高,而且属于侵入性的修改,不优雅.本篇讲述如何使用intellij idea来跟踪调试spark源码. 前提 本文假设开发环境是在Linux平台,并且已经安装下列软件,我个人使用的是arch linux. jdk scala sbt intellij-idea-community-edition 安装scala插件 为idea安装scala插件,具…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3868718.html 本文主要分享一下如何构建Spark源码分析环境.以前主要使用eclipse来阅读源码的,但是针对用scala写的spark来说不是太方便.最近开始转向使用idea 首先http://www.jetbrains.com/idea/下载安装idea 选择File->Settings->Plugins->Install JetBrain plugin安装scala插件…

Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,细致入微2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧,并给出一个合理的阅读顺序3.始终抓住资源分配.消息传递.容错处理等基本问题,抽丝拨茧4.一步步寻找答案,所有问题迎刃而解,使读者知其然更知其所以然 内容简介 书籍计算机书籍 <Apache Spark源码剖析>以Spark…

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us…

由于近期准备深入研究一下Spark的核心源码,所以开了这一系列用来记录自己研究spark源码的过程! 想要读源码,那么第一步肯定导入spark源码啦(笔者使用的是IntelliJ IDEA),在网上找了一圈,尝试了好几种方法都没有成功,最终通过自己摸索出了一种非常简单的方式(只需要两步即可!) 环境要求 IntelliJ IDEA(Community版本即可) maven(当然jdk是不可少的) 具体信息如下: C:\Users\Administrator>mvn -version Apache…

2. 创建执行环境SparkEnv SparkEnv是Spark的执行环境对象,其中包括众多与Executor执行相关的对象.由于在local模式下Driver会创建Executor,local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Worker另起的CoarseGrainedExecutorBackend进程中也会创建Executor,所以SparkEnv存在于Driver或者CoarseGrainedExecutorBackend进程中.创建SparkEnv主要使用Spar…

3. 创建并初始化Spark UI 任何系统都需要提供监控功能,用浏览器能访问具有样式及布局并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单.高效的方式.SparkUI就是这样的服务. 在大型分布式系统中,采用事件监听机制是最常见的.为什么要使用事件监听机制?假如SparkUI采用Scala的函数调用方式,那么随着整个集群规模的增加,对函数的调用会越来越多,最终会受到Driver所在JVM的线程数量限制而影响监控数据的更新,甚至出现监控数据无法及时显示给用户的情况.由于函数调用多数情况下是同步调用,这就导…

上篇文章<  Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交 >介绍了DAGScheduler的Stage划分算法. 本文继续分析Stage被封装成TaskSet,并将TaskSet提交到集群的Executor执行的过程 在DAGScheduler的submitStage方法中,将Stage划分完成,生成拓扑结构,当一个stage没有父stage时候,会调用DAGScheduler的submitMissingTasks方法来提交该stage包含tasks. 首先来分析一…

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec…

转载自https://github.com/linbojin/spark-notes/blob/master/ide-setup.md 搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境 工欲善其事,必先利其器,第一篇笔记介绍如何搭建源码研读和代码调试的开发环境. 一些必要的开发工具,请自行提前安装: scala 2.11.8 sbt 0.13.12 maven 3.3.9 git 2.10.2 IntelliJ IDEA 2016.3 (scala plugin) 本人使用macOS 10.12,所有…

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory…

上篇文章 spark 源码分析之十六 -- Spark内存存储剖析 主要剖析了Spark 的内存存储.本篇文章主要剖析磁盘存储. 总述 磁盘存储相对比较简单,相关的类关系图如下: 我们先从依赖类 DiskBlockManager 剖析. DiskBlockManager 文档说明如下: Creates and maintains the logical mapping between logical blocks and physical on-disk locations. One block…

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述 先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结 做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析…

上篇文章 spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析 重点剖析了 Spark的存储体系.从本篇文章开始,剖析Spark作业的调度和计算体系. 在说DAG之前,先简单说一下RDD. 对RDD的整体概括 文档说明如下: RDD全称Resilient Distributed Dataset,即分布式弹性数据集.它是Spark的基本抽象,代表不可变的可分区的可并行计算的数据集. RDD的特点: 1. 包含了一系列的分区 2. 在每一个split上执行函数计算 3. 依赖于其他的RDD 4.…

spark 源码分析之十--Spark RPC剖析之TransportResponseHandler.TransportRequestHandler和TransportChannelHandler剖析 TransportResponseHandler分析 先来看类说明: Handler that processes server responses, in response to requests issued from a [[TransportClient]]. It works by tr…

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja…

(1)下载Spark源码 到官方网站下载:Openfire.Spark.Smack,其中Spark只能使用SVN下载,源码的文件夹分别对应Openfire.Spark和Smack. 直接下载Openfire.Smack源代码  下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/source.jsp 利用SVN方式下载Spark源代码  1.为Eclipse安装Subversive插件     A 启动Eclipse     B 依次点击Help->Inst…

首先声明下 这是我在eoe上转载的 写的很好就摘抄了... 第一步 下载源码 svn下载,下载地址:spark:http://svn.igniterealtime.org/svn/repos/spark/trunkopenfire:http://svn.igniterealtime.org/svn/repos/openfire/trunksmack:http://svn.igniterealtime.org/svn/repos/smack/trunk 新建文件夹,命名spark--->右键SVN…