spark的block管理是通过BlockTransferService定义的方法从远端获取block.将block存储到远程节点.shuffleclient生成过程就会引入blockTransferService. 类的定义如下: 定义了目标节点的主机名和端口号,还定义了批量获取,批量保存,单个block的同步获取和保存.初始化服务和关闭服务方法. /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more *…

本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来 简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说 SparkContex…

我们都知道Spark的每个task运行在不同的服务器节点上,map输出的结果直接存储到map任务所在服务器的存储体系中,reduce任务有可能不在同一台机器上运行,所以需要远程将多个map任务的中间结果fetch过来.那么我们就来学习下shuffleClient.shuffleClient存在于每个exeuctor的BlockManager中,它不光是将shuffle文件上传到其他executor或者下载到本地的客户端,也提供了可以被其他exeuctor访问的shuffle服务.当有外部的(其他…

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视…

依据Spark1.4版 Spark中的shuffle大概是这么个过程:map端把map输出写成本地文件,reduce端去读取这些文件,然后执行reduce操作. 那么,问题来了: reducer是怎么知道它的输入在哪呢? 首先,mapper在写完文件之后,肯定能提供与它的输出相关的信息.这个信息,在Spark中由MapStatus表示 private[spark] sealed trait MapStatus { def location: BlockManagerId def getSizeF…

此文旨在对spark storage模块进行分析,整理自己所看所得,等以后再整理. ok,首先看看SparkContext中sparkEnv相关代码: private[spark] def createSparkEnv( conf: SparkConf, isLocal: Boolean, listenerBus: LiveListenerBus): SparkEnv = { SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus) } priva…

What's new in Spark 1.2.0 1.2.0 was released on 12/18, 2014 在2014年5月30日公布了Spark 1.0 和9月11日公布了Spark1.1.后,Spark 1.2 最终在12月18日公布.作为1.X时代的第三个release,它有什么重要更新呢? 1.    Spark Core:性能和易用性的改进 对于超大规模的Shuffle,Spark Core在性能和稳定性方面做了两个重要的更新: 一)     Communication M…

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…

一.概述 根据<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书,结合最新的spark源代码master分支进行源码阅读,对新版本的代码加上自己的一些理解,如有错误,希望指出. 1.块管理器BlockManager的实现 块管理器是Spark存储体系的核心组件,Driver Application和Executor都会创建BlockManager,源代码位置在core/org.apache.spark.storage,部分代码如下. private[spark] val externalShuff…

在阅读本文之前.请先阅读Spark Sort Based Shuffle内存分析 Spark Shuffle Read调用栈例如以下: 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apache.spark.sto…