Spark 中 RPC 部分的涉及了几个类,有点晕,在此记录一下 1. RpcEndpoint: RPC的一个端点.给定了相应消息的触发函数.保证  `onStart`, `receive` and `onStop` 函数按顺序触发. 2. RpcEndpointRef: 一个远程的 RpcEndpoint 3. RpcEnv: RPC的环境. RpcEndpoint 需要用一个名字在 RpcEnv 进行注册用于接收消息.RpcEnv 将处理从 RpcEndpointRef 或远程发来的消息,然…

<深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源代码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spa…

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继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的代码比较简单,它只有一个main函数,同时,和AppClient一样,它也有一个ClientEndpoint,只是两者的用途不一样. 1.Client Client中唯一的main方法如下: def main(args: Array[String]) { if (!sys.props.contain…

在前面源码剖析介绍中,spark 源码分析之二 -- SparkContext 的初始化过程 中的SparkEnv和 spark 源码分析之四 -- TaskScheduler的创建和启动过程 中的ClientApp启动过程中,都涉及到了Spark的内置RPC的知识.本篇专门把RPC 拿出来剖析一下. 因为RPC 在 Spark 中内容虽然不多,但理清楚还是花费很多精力的,计划每天只剖析一小部分,等剖析完毕,会专门有一篇总结性的文章出来. 本篇作为RPC分析开篇,主要剖析了NettyRpcEnv…

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-87讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/NGgUD5FBQaA/优酷:http://v.youku.com/v_show/id_…

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/5uuKOP38d6s/优酷:http://v.youku.com/v_show/id_…

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独…

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat…

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…