工作原理图   源代码分析 包名:org.apache.spark.deploy.worker 启动driver入口点:registerWithMaster方法中的case LaunchDriver 1  ) => DriverState.FINISHED 37                case _ => DriverState.FAILED 38              } 39            } 40    41          finalState = Some(sta…

工作原理图 源码分析: 1.) 25              launchedTask = true 26            } 27          } catch { 28            case e: TaskNotSerializableException => 29              logError(s"Resource offer failed, task set ${taskSet.name} was not serializable")…

以wordcount为示例进行深入分析 1  33  ) { 46        logInfo("Submitting " + tasks.size + " missing tasks from " + stage + " (" + stage.rdd + ")") 47        stage.pendingTasks ++= tasks 48        logDebug("New pending task…

一.line-height的定义和工作原理总结 line-height的属性值: normal    默认  设置合理的行间距. number  设置数字,此数字会与当前的字体尺寸相乘来设置行间距line-height:1.5; length    设置固定的行间距.  例如:line-height:18px; %          基于当前字体尺寸的百分比行间距. 例如:line-height:150%;   line-height 的定义: 首先认识下文字的四条线 从上到下四条线分别是顶线.…

首先从一条简单的语句开始,创建了一个hashmap对象: Map<String,String> hashmap = new HashMap<String,String>(); 调用hashmap类无参数构造方法,使用默认转载因子, public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } 默认装载因子只有在构造器不指定的情况下使用 /** * The load…

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…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

个人总结: webworker有以下三种: Dedicated Workers 由主进程实例化并且只能与之进行通信 Shared Workers 可以被运行在同源的所有进程访问(不同的浏览的选项卡,内联框架及其它shared workers). Service workers 是一个由事件驱动的 worker,由源和路径组成.可以控制它关联的网页,解释且修改导航,资源的请求,以及一种非常细粒度的方式来缓存资源以让你非常灵活地控制程序在某些情况下的行为. 本文主要是对Service workers…

一.大数据实时计算介绍 1.概述 Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架.它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型.而且,它的底层的组件或者叫做概念,其实还是最核心的RDD. 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream.其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了.之前学习Spark SQL是不是也是发现, 它针对数据查…

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果…