BlockStore 抽象接口类, 关键get和put都有两个版本序列化, putBytes, getBytes非序列化, putValues, getValues 其中putValues的返回值为PutResult, 其中的data可能是Iterator或ByteBuffer private[spark] case class PutResult(size: Long, data: Either[Iterator[_], ByteBuffer])   /** * Abstract class…

http://jerryshao.me/categories.html#architecture-ref http://blog.csdn.net/pelick/article/details/17222873 如果想了解Spark的设计, 第一个足够 如果想梳理Spark的源码整体结构, 第二个也可以  ALL Spark源码分析 – SparkContext Spark源码分析 – SparkEnv  Spark 源码分析 -- task实际执行过程   DAGScheduler Spark…

参考, Spark源码分析之-Storage模块 对于storage, 为何Spark需要storage模块?为了cache RDD Spark的特点就是可以将RDD cache在memory或disk中,RDD是由partitions组成的,对应于block 所以storage模块,就是要实现RDD在memory和disk上的persistent功能 首先每个节点都有一个BlockManager, 其中有一个是Driver(master), 其余的都是slave master负责track所有…

Spark是现在很流行的一个基于内存的分布式计算框架,既然是基于内存,那么自然而然的,内存的管理就是Spark存储管理的重中之重了.那么,Spark究竟采用什么样的内存管理模型呢?本文就为大家揭开Spark内存管理模型的神秘面纱. 我们在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中曾经提到过,在Task被传递到Executor上去执行时,在为其分配的TaskRunner线程的run()方法内,在Task真正运行之前,我们就要构造一个任务内存管理器TaskMemoryManager,然后…

原文链接:http://jerryshao.me/architecture/2013/10/08/spark-storage-module-analysis/ Background 前段时间琐事颇多,一直没有时间整理自己的博客,Spark源码分析写到一半也搁置了.之前介绍了deploy和scheduler两大模块,这次介绍Spark中的另一大模块 - storage模块. 在写Spark程序的时候我们常常和RDD ( Resilient Distributed Dataset ) 打交道,通过R…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3879151.html 在SparkContext创建过程中会调用createTaskScheduler函数来启动TaskScheduler任务调度器,本文就详细分析TaskScheduler的工作原理: TaskScheduler会根据部署方式而选择不同的SchedulerBackend来处理 下图展示了TaskScheduler.TaskSchedulerImpl.SchedulerBackend等…

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…

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…

有了前面spark-shell的经验,看这两个脚本就容易多啦.前面总结的Spark-shell的分析可以参考: Spark源码分析之Spark Shell(上) Spark源码分析之Spark Shell(下) Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable…

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-deploy%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background 在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了Hadoop YARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器:并且分析了Spark应用内的任务调度模块.本文就Spark的外层资…