欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾,然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读. 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法是SquaredL2Updater. 算法实现上使用到了由scalanlp的成员项目breeze库中的BreezeLBFGS函数,mllib中自定义了BreezeLBFGS所需要的DiffFunctions. runLBFGS函数的源码实现如下 def runLBFGS( data:…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 之所以对spark shell的内部实现产生兴趣全部缘于好奇代码的编译加载过程,scala是需要编译才能执行的语言,但提供的scala repl可以实现代码的实时交互式执行,这是为什么呢? 既然scala已经提供了repl,为什么spark还要自己单独搞一套spark repl,这其中的缘由到底何在? 显然,这些都是问题,要解开这些谜团,只有再次开启一段源码分析之旅了. 全局视图 上图显示了java源文件从编译到加载执行的全局视图,整个过程中最主要的步…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本来源码编译没有什么可说的,对于java项目来说,只要会点maven或ant的简单命令,依葫芦画瓢,一下子就ok了.但到了Spark上面,事情似乎不这么简单,按照spark officical document上的来做,总会出现这样或那样的编译错误,让人懊恼不已. 今天闲来无事,又重试了一把,居然o了,做个记录,以备后用. 准备 我的编译机器上安装的Linux是archlinux,并安装后如下软件 scala 2.11 maven git 下载源码 第…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台,由于其有极好的模型抽象,非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准.其主要职责将是分布式计算集群的管理,集群中计算资源的管理与分配. Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准,Spark支持Yarn部署,本文将就Spark如何实现在Yarn平台上的部署作比较详尽的分析. Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意,…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 源码阅读是一件非常容易的事,也是一件非常难的事.容易的是代码就在那里,一打开就可以看到.难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计,设计之初要解决的主要问题是什么. 在对Spark的源码进行具体的走读之前,如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识,阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择. 在阅读该论文的基础之上,再结合Spark作者在2012 Developer Meetup上做的演讲Introduction to…

欢迎转载,转载请注明出版,徽沪一郎. 本文重点分析storm的worker进程在正常启动之后有哪些类型的线程,针对每种类型的线程,剖析其用途及消息的接收与发送流程. 概述 worker进程启动过程中最重要的两个函数是mk-worker和worker-data,代码就不一一列出了.worker顺利启动之后会拥有如下图所示的各类线程. 接收和发送线程 worker在启动的时候会生成进程级别的消息接收和消息发送线程,它们视具体配置而定,可以是基于zmq,也可以基于netty,这个没有太多好说的.soc…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 在Spark源码走读系列之2中曾经提到Spark能以Standalone的方式来运行cluster,但没有对Application的提交与具体运行流程做详细的分析,本文就这些问题做一个比较详细的分析,并且对在standalone模式下如何实现HA进行讲解. 没有HA的Standalone运行模式 先从比较简单的说起,所谓的没有ha是指master节点没有ha. 组成cluster的两大元素即Master和Worker.slave worker可以有1到…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 “Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现,涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础,然后对代码实现部分进行走读. 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型,这个模型是假设函数,一步步的推导基本遵循这样的思路 假设函数 为了找到最好的假设函数,需要找到合理的评估标准,一般来说使用损失函数来做为评估标准 根据损失函数推出目标函数 现在问题转换成为如何找到目标函数的最优解,也就是目标函数的最优化…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就standalone部署方式下的容错性问题做比较细致的分析,主要回答standalone部署方式下的包含哪些主要节点,当某一类节点出现问题时,系统是如何处理的. Standalone部署的节点组成 介绍Spark的资料中对于RDD这个概念涉及的比较多,但对于RDD如何运行起来,如何对应到进程和线程的,着墨的不是很多. 在实际的生产环境中,Spark总是会以集群的方式进行运行的,其中standalone的部署方式是所有集群方式中最为精简的一种,另外…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文以wordCount为例,详细说明spark创建和运行job的过程,重点是在进程及线程的创建. 实验环境搭建 在进行后续操作前,确保下列条件已满足. 下载spark binary 0.9.1 安装scala 安装sbt 安装java 启动spark-shell 单机模式运行,即local模式 local模式运行非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME MASTER=local bin/spark-shell "MASTE…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 图的并行化处理一直是一个非常热门的话题,这里头的重点有两个,一是如何将图的算法并行化,二是找到一个合适的并行化处理框架.Spark作为一个非常优秀的并行处理框架,将一些并行化的算法移到其上面就成了一个很自然的事情. Graphx是一些图的常用算法在Spark上的并行化实现,同时提供了丰富的API接口.本文就Graphx的代码架构及pagerank在graphx中的具体实现做一个初步的学习. Google为什么赢得了搜索引擎大战 当Google还在起步的…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. Spark Streaming能够对流数据进行近乎实时的速度进行数据处理.采用了不同于一般的流式数据处理模型,该模型使得Spark Streaming有非常高的处理速度,与storm相比拥有更高的吞能力. 本篇简要分析Spark Streaming的处理模型,Spark Streaming系统的初始化过程,以及当接收到外部数据时后续的处理步骤. 系统概述 流数据的特点 与一般的文件(即内容已经固定)型数据源相比,所谓的流数据拥有如下的特点 数据一直处在变化中…

本課主題 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Wo…

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…

TransportClient类说明 先来看,官方文档给出的说明: Client for fetching consecutive chunks of a pre-negotiated stream. This API is intended to allow efficient transfer of a large amount of data, broken up into chunks with size ranging from hundreds of KB to a few MB. …

StreamManager StreamManager类说明 StreamManager 官方说明如下: The StreamManager is used to fetch individual chunks from a stream. This is used in TransportRequestHandler in order to respond to fetchChunk() requests. Creation of the stream is outside the scope…

from: http://blog.csdn.net/wzhg0508/article/details/40903919 (五)storm-kafka源码走读之KafkaSpout 原创 2014年11月08日 14:09:06 标签: Storm / kafka / 大数据 / 实时计算 3458 现在开始介绍KafkaSpout源码了. 开始时,在open方法中做一些初始化, ........................ _state = new ZkState(stateConf);…

上篇<Spark(四十九):Spark On YARN启动流程源码分析(一)>我们讲到启动SparkContext初始化,ApplicationMaster启动资源中,讲解的内容明显不完整. 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与dr…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文从外部消息在worker进程内部的转化,传递及处理过程入手,一步步分析在worker-data中的数据项存在的原因和意义.试图从代码实现的角度来回答,如果是从头开始实现worker的话,该如何来定义消息接口,如何实现各自接口上的消息处理. Topology到Worker的映射关系 Topology由Spout,Bolt组成,其逻辑关系大体如下图所示. 无论是Spout或Bolt的处理逻辑都需要在进程或线程内执行,那么它们与进程及线程间的映射关系又是如何呢…

spark2.3.3安装完成之后启动报错: [hadoop@namenode1 sbin]$ ./start-all.shstarting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /home/hadoop/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-namenode1.outdatanode2: starting…

预期读者 准备使用 spring 的 data-redis-cache 的同学 了解 @CacheConfig,@Cacheable,@CachePut,@CacheEvict,@Caching 的使用 深入理解 data-redis-cache 的实现原理 文章内容说明 如何使用 redis-cache 自定义 keyGenerator 和过期时间 源码解读 自带缓存机制的不足 快速入门 maven 加入 jar 包 <dependency> <groupId>org.sprin…

目录 ConcurrentHashMap源码走读 简介 放入数据 容器元素总数更新 容器扩容 协助扩容 遍历 ConcurrentHashMap源码走读 简介 在从JDK8开始,为了提高并发度,ConcurrentHashMap的源码进行了很大的调整.在JDK7中,采用的是分段锁的思路.简单的说,就是ConcurrentHashMap是由多个HashMap构成.当需要进行写入操作的时候,会寻找到对应的HashMap,使用synchronized对对应的hashmap加锁,然后执行写入操作.显然,…

导入: 1)Spark Web UI主要依赖于流行的Servlet容器Jetty实现: 2)Spark Web UI(Spark2.3之前)是展示运行状况.资源状态和监控指标的前端,而这些数据都是由度量系统(MetricsSystem)收集来的: 3)Spark Web UI(spark2.3之后)呈现的数据应该与事件总线和ElementTrackingStore关系紧密,而MetricsSystem是一个向外部提供测量指标的存在 具体Spark UI存储更改可以通过spark issue查看:…

Spark Streaming揭秘 Day28 在集成开发环境中详解Spark Streaming的运行日志内幕 今天会逐行解析一下SparkStreaming运行的日志,运行的是WordCountOnline这个Demo. 启动过程 SparkStreaming启动是从如下日志开始: 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Starting 1 receivers 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Recei…

本博文是转自如下链接,为了方便自己查阅学习和他人交流.感谢原博主的提供! http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html http://www.aboutyun.com/thread-6850-1-1.html 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(1) 阅读本文章可以带着下面问题: 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spar…

本节内容 ------------------ · Spark为什么要分区 · Spark分区原则及方法 · Spark分区案例 · 参考资料 ------------------ 一.Spark为什么要分区    分区概念:分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 为什么要分区,这个借用…

一.版本说明 Spark 针对 Kafka 的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下: spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka 版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher AP 状态 Deprecated从 Spark 2.3.0 版本开始,Kafka 0.8 支持已被弃用…

Databricks孟祥瑞:ALS 在 Spark MLlib 中的实现 发表于2015-05-07 21:58| 10255次阅读| 来源<程序员>电子刊| 9 条评论| 作者孟祥瑞 大数据机器学习开源SparkMLlibALS 摘要:MLlib在1.3中添加了不少机器学习及数据挖掘算法:研究主题分布的LDA.估计点集分布的GMM.提取频繁项集的 FP-growth等等.本文主要聚焦ALS的实现及其在1.3中的提升. 深受用户喜爱的大数据处理平台 Apache Spark 1.3 于前不久发…

本課主題 什么是 Spark 的天堂之门 Spark 天堂之门到底在那里 Spark 天堂之门源码鉴赏 引言 我说的 Spark 天堂之门就是SparkContext,这篇文章会从 SparkContext 创建3大核心对象 TaskSchedulerImpl.DAGScheduler 和 SchedulerBackend 开始到注册给 Master 这个过程中的源码鉴赏,SparkContext 是整个 Spark 程序通往集群的唯一通道,它是程序起点,也是程序终点,所以我把它称之为天堂之门,…