val arr = (0 to 100).map(_ * 1d) /// 下面这一步只能用to不能用until,scala里面实现返回的两个Range继承路径不同,不能混用 val a_shuffled = util.Random.shuffle(0 to arr.size -1).map(arr(_))…

shuffleBlockManager继承于Logging,参数为blockManager和shuffleManager.shuffle文件有三个特性:shuffleId,整个shuffle stage所具有的唯一Id:bucketId,输出的partition的Id:fileId,标志着这一组文件属于同一个shuffle,每个task在同一时间只有一个fileId,执行完成后fileId归还资源池.shuffle的状态由shuffleState类来描述,包含其相关的所有状态信息,包括:分配给该…

Executor.scala 一.Executor类 首先判断本地性,获取slaves的host name(不是IP或者host: port),匹配运行环境为集群或者本地.如果不是本地执行,需要启动一个handler来监控所有的executor进程,避免阻塞.然后,初始化Spark执行环境.向SparkEnv注册executor资源,即registerSource方法.第三步,装载类,序列化类到内存中.第四,启动worker的线程池.第五,收集所有的task任务.接下就可以分配资源给task了,…

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 Spark 1.1中对spark core的一个重大改进就是引入了sort-based shuffle处理机制,本文就该处理机制的实现进行初步的分析. Sort-based Shuffle之初体验 通过一个小的实验来直观的感受一下sort-based shuffle算法会产生哪些中间文件,具体实验步骤如下所述. 步骤1: 修改conf/spark-default.conf, 加入如下内容 spark.shuffle.manager SORT 步骤2: 运行spa…

本文以Spark1.1.0版本为基础. 经过前一段时间的学习,基本上能够对Spark的工作流程有一个了解,但是具体的细节还是需要阅读源码,而且后续的科研过程中也肯定要修改源码的,所以最近开始Spark的源码的学习.首先以重要文件为基础分别分析,然后再整体的分析. (一)DAGScheduler.scala文件的主要功能 DAGScheduler是划分Job为stage的调度,它是在作业所需要的数据已经被分为RDD之后执行的.DAGScheduler将Job划分为DAG图,以stage为图的结点,…

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I…

依据Spark 1.4版 在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键.SortShuffleWriter使用它,把RDD分区中的数据写入文件. override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = { if (dep.mapSideCombine) {//根据是否需要mqp-side combine创建不同的sorter require(dep.aggregator.isD…

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数…

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)…

http://www.cnblogs.com/byrhuangqiang/p/4017725.html 为了在IDEA中编写scala,今天安装配置学习了IDEA集成开发环境.IDEA确实很优秀,学会之后,用起来很顺手.关于如何搭建scala和IDEA开发环境,请看文末的参考资料. 用Scala和Java实现WordCount,其中Java实现的JavaWordCount是spark自带的例子($SPARK_HOME/examples/src/main/java/org/apache/spark…