一.前提 1.配置好maven:intellij idea maven配置及maven项目创建 2.下载好spark源码: 二.导入源码: 1.将下载的源码包spark-2.3.1.tgz解压(E:\spark-2.3.1.tgz\spark-2.3.1.tar)至E:\spark-2.3.1-src 2.在ideal导入源码: a.选择解压的源代码文件夹 b.使用maven导入工程 c.选择对应组件的版本 然后点击下一步: 点击finish后,等待maven下载相关的依赖包,之后工程界面如下:

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 上篇博文讲述了如何通过修改源码来查看调用堆栈,尽管也很实用,但每修改一次都需要编译,花费的时间不少,效率不高,而且属于侵入性的修改,不优雅.本篇讲述如何使用intellij idea来跟踪调试spark源码. 前提 本文假设开发环境是在Linux平台,并且已经安装下列软件,我个人使用的是arch linux. jdk scala sbt intellij-idea-community-edition 安装scala插件 为idea安装scala插件,具

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

(1)下载Spark源码 到官方网站下载:Openfire.Spark.Smack,其中Spark只能使用SVN下载,源码的文件夹分别对应Openfire.Spark和Smack. 直接下载Openfire.Smack源代码  下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/source.jsp 利用SVN方式下载Spark源代码  1.为Eclipse安装Subversive插件     A 启动Eclipse     B 依次点击Help->Inst

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中,我们详细叙述了Task运行的整体流程,最终Task被传输到Executor上,启动一个对应的TaskRunner线程,并且在线程池中被调度执行.继而,我们对TaskRunner的run()方法进行了详细的分析,总结出了其内Task执行的三个主要步骤: Step1:Task及其运行时需要的辅助对象构造,主要包括: 1.当前线程设置上下文类加载器: 2.获取序列化器ser: 3.更新任务状态TaskState: 4.计算垃圾回收时间: 5.反

在Task调度相关的两篇文章<Spark源码分析之五:Task调度(一)>与<Spark源码分析之六:Task调度(二)>中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[Tas

在<Spark源码分析之Job提交运行总流程概述>一文中,我们提到了,Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交,可以分为三个阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. 今天,我们就结合源码来分析下第一个小阶段:Job的调度模型与运行反馈. 首先由DAGScheduler负责将Job提交到事件队列eventProcessLoop中,等待调度执行.入口方法为DAGScheduler的runJon()方法.代码如下: /**

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(1-87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/N9y_okxSJzQ/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(1-87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/IVN4EuFlmKk/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 技术爱好者尤其是大数据爱好者 可以加DT大数据梦工厂的qq群 DT大数据梦工厂① :462923555 DT大数据梦工厂②:437123764 DT大数据梦工厂③

0. 准备环境 idea+jdk8+tomcat源码 1.下载tomcat源码: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.46/src/apache-tomcat-8.5.46-src.zip 2. 解压压缩包,在根目录下新建pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="h

由于近期准备深入研究一下Spark的核心源码,所以开了这一系列用来记录自己研究spark源码的过程! 想要读源码,那么第一步肯定导入spark源码啦(笔者使用的是IntelliJ IDEA),在网上找了一圈,尝试了好几种方法都没有成功,最终通过自己摸索出了一种非常简单的方式(只需要两步即可!) 环境要求 IntelliJ IDEA(Community版本即可) maven(当然jdk是不可少的) 具体信息如下: C:\Users\Administrator>mvn -version Apache

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,

许久没有写博客了,没有太多时间,最近陆续将Spark源码的一些阅读笔记传上,接下来要修改Spark源码了. 这个类继承于TaskScheduler类,重载了TaskScheduler中的大部分方法,是Task调度的实际操作. 1.检测推测执行间隔,最大响应时间,每个task的CPU数. 2.指定调度模式SchedulingMode. 3.setDAGScheduler:设置任务调度的对象DAGScheduler. 4.initialize:初始化backend接口和资源池pool,并给资源池配置

1. 准备工作 首先你的系统中需要安装了 JDK 1.6+,并且安装了 Scala.之后下载最新版的 IntelliJ IDEA 后,首先安装(第一次打开会推荐你安装)Scala 插件,相关方法就不多说了.至此,你的系统中应该可以在命令行中运行 Scala.我的系统环境如下: 1. Mac OS X(10.10.4) 2.JDK 1.7.79 3.Scala 2.10.4 4. IntelliJ IDEA 14 另外,最后还是建议大家开始先使用 pre-built 的 Spark,对 Spark

首先声明下 这是我在eoe上转载的 写的很好就摘抄了... 第一步 下载源码 svn下载,下载地址:spark:http://svn.igniterealtime.org/svn/repos/spark/trunkopenfire:http://svn.igniterealtime.org/svn/repos/openfire/trunksmack:http://svn.igniterealtime.org/svn/repos/smack/trunk 新建文件夹,命名spark--->右键SVN

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. 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. 楔子 Spark计算速度远胜于Hadoop的原因之一就在于中间结果是缓存在内存而不是直接写入到disk,本文尝试分析Spark中存储子系统的构成,并以数据写入和数据读取为例,讲述清楚存储子系统中各部件的交互关系. 存储子系统概览 上图是Spark存储子系统中几个主要模块的关系示意图,现简要说明如下 CacheManager  RDD在进行计算的时候,通过CacheManager来获取数据,并通过CacheManager来存储计算结果 BlockManager