今天知识星球球友，微信问浪尖了一个spark源码阅读中的类型限定问题。这个在spark源码很多处出现，所以今天浪尖就整理一下scala类型限定的内容。希望对大家有帮助。
========== Spark GraphX 概述 ========== 1、Spark GraphX是什么？ （1）Spark GraphX 是 Spark 的一个模块，主要用于进行以图为核心的计算还有分布式图的计算。 （2）GraphX 他的底层计算也是 RDD 计算，它和 RDD 共用一种存储形态，在展示形态上可以以数据集来表示，也可以图的形式来表示。
反射reflection是程序对自身的检查、验证甚至代码修改功能。反射可以通过它的Reify功能来实时自动构建生成静态的Scala实例如：类（class）、方法（method）、表达式（exp
RDD算子分类，大致可以分为两类，即： Transformation：转换算子，这类转换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Action：行动算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 一：Transformation：转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例： scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) scala> val
作者的意图很简单，就是将RDD中的数据转换为新的数据格式，并统计非法数据的个数。咋一看代码，似乎没有什么问题，可是，这段代码真的能得到正确的结果么？答案是否定的，事实上，不管RDD中包含多少非法数据，if(DataTransformer.exceptionCount > 0)这个条件永远都不会为真。为什么？你现在肯定充满了疑惑，让我们先来看看 Spark 的文档上对 RDD 操作的解释：
Dstream这个类实际上支持的只是Spark Streaming的基础操作算子，比如： map, filter 和window.PairDStreamFunctions 这个支持key-valued类型的流数据
RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。
《Spark Core源码精读计划3 | SparkContext辅助属性及后初始化》
前言 Geotrellis 是针对大数据量栅格数据进行分布式空间计算的框架，这一点毋庸置疑，并且无论采取何种操作，其实都是先将大块的数据切割成一定大小的小数据（专业术语为瓦片），这是分治的思想，也是分布式计算的精髓，所以使用 Geotrellis 的第一步工作就是要将数据切片（无论是存储在内存中还是进行持久化），然而即使其能力再“大”在实际工作中也难以处理以下几种需求： 全球（大范围）高分辨率遥感影像数据，数据量在 TB 级； 局部地区数据更新； 不同时间数据融合。 这几种情况下我们都很难或者没有办法同时对
官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds
我们需要一个效率非常快，且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型，Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式，更多的是面向工作流。 但是无论是 MR 还是 RDD 都应该具有类似位置感知、容错和负载均衡等特性。
Spark GraphX 是一个分布式图处理框架，它是基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。那么什么是图，都计算些什么？众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链，例如 Twitter、Facebook、微博和微信等，数据中出现网状结构关系都需要图计算。 GraphX 是一个新的 Spark API，它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 通过引入弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph）： 顶点和边均有属性的有向多重图，来扩展Spark RDD。为了支持图计算，GraphX 开发了一组基本的功能操作以及一个优化过的 Pregel API。另外，GraphX 也包含了一个快速增长的图算法和图 builders 的集合，用以简化图分析任务。 从社交网络到语言建模，不断增长的数据规模以及图形数据的重要性已经推动了许多新的分布式图系统的发展。通过限制计算类型以及引入新的技术来切分和分配图，这些系统可以高效地执行复杂的图形算法，比一般的分布式数据计算（data-parallel，如 spark、MapReduce）快很多。
本文主要介绍了如何在Spark中通过共享变量和广播变量来提高数据处理效率和处理速度。作者通过实例介绍了共享变量和广播变量的使用方法，包括使用方式、注意事项以及示例代码。同时，作者还针对广播变量的更新难易程度提出了一种解决方案。该方案可以有效地解决广播变量更新困难的问题，在每天千万级的数据实时流统计中表现稳定。
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于博文http://shiyanjun.cn/archives/744.html翻译基础上进行优化、修改、补充注释和源码分析。如果翻译措辞或逻辑有误，欢迎批评指正。
摘 要 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。 什么是RDD RDD的全称是“弹性分布式数据集”（Resilient Distributed Dataset）。首先，它是一个数据集，就像Scala语言中的Array、List、Tupl
函数式编程的核心就是函数应当是首类的。首类表示函数不仅能得到声明和调用，还可以作为一个数据类型用在这个语言的任何地方。
前面我们已经对内存池MemoryPool、内存管理器MemoryManager有了比较深入的了解，接下来要介绍的就是MemoryStore，它负责Spark内存存储的具体事项，将内存管理机制与存储块联系起来。本文先介绍与MemoryStore相关的MemoryEntry，然后详细分析MemoryStore的主要源码。
1、RDD 全称 弹性分布式数据集 Resilient Distributed Dataset 它就是一个 class。
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 触发作业提交(二) 更多资源 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0 主要内容描述 Final RDD作为参数，通过RDD.collect()函数触发作业提交 时序图 https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0/blob/master/md/image/example/spark-sql-d
转账自：https://blog.csdn.net/t1dmzks/article/details/70557249
转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/5443789.html
与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象（Unified Programming Abstraction）。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。 要理解Spark，就需得理解RDD。 RDD是什么？ RDD，全称为Resilient Distributed Da
akka 2.6.x正式发布以来已经有好一段时间了。核心变化是typed-actor的正式启用，当然persistence,cluster等模块也有较大变化。一开始从名称估摸就是把传统any类型的消息改成强类型消息，所以想拖一段时间看看到底能对我们现有基于akka-classic的应用软件有什么深层次的影响。不过最近考虑的一些系统架构逼的我不得不立即开始akka-typed的调研，也就是说akka-classic已经无法或者很困难去实现新的系统架构，且听我道来：最近在考虑一个微服务中台。作为后台数据服务调用的唯一入口，平台应该是个分布式软件，那么采用akka-cluster目前是唯一的选择，毕竟前期搞过很多基于akka-cluster的应用软件。但是，akka-cluster-sharding只能支持一种entity actor。毕竟，由于akka-classic的消息是没有类型的，只能在收到消息后再通过类型模式匹配的方式确定应该运行的代码。所以，这个actor必须包括所有的业务逻辑处理运算。也就是说对于一个大型应用来说这就是一块巨型代码。还有，如果涉及到维护actor状态的话，比如persistenceActor，或者综合类型业务运算，那么又需要多少种类的数据结构，又怎样去维护、管理这些结构呢？对我来说这基本上是mission-impossible。实际上logom应该正符合这个中台的要求：cluster-sharding, CQRS... 抱着一种好奇的心态了解了一下lagom源码，忽然恍然大悟：这个东西是基于akka-typed的！想想看也是：如果我们可以把actor和消息类型绑在一起，那么我们就可以通过消息类型对应到某种actor。也就是说基于akka-typed，我们可以把综合性的业务划分成多个actor模块，然后我们可以指定那种actor做那些事情。当然，经过了功能细分，actor的设计也简单了许多。现在这个新的中台可以实现前台应用直接调用对应的actor处理业务了。不用多想了，这注定就是akka应用的将来，还等什么呢？
返回一个由RDD的前n个元素组成的数组 take 的数据也会拉到 driver 端, 应该只对小数据集使用
Spark RDD 支持2种类型的操作: transformations 和 actions。transformations： 从已经存在的数据集中创建一个新的数据集，如 map。actions： 数据集上进行计算之后返回一个值，如 reduce。
前面我们讨论过FSM，一种专门为维护内部状态而设计的Actor，它的特点是一套特殊的DSL能很方便地进行状态转换。FSM的状态转换模式特别适合对应现实中的业务流程，因为它那套DSL可以更形象的描述
大数据框架（处理海量数据/处理实时流式数据） 一：以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架 离线数据分析，往往分析的是N+1的数据 - Mapreduce 并行计算，分而治之 - HDFS（分布式存储数据） - Yarn（分布式资源管理和任务调度） 缺点： 磁盘，依赖性太高（io） shuffle过程，map将数据写入到本次磁盘，reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS - Hive 数据仓库的工具 底层调用Mapreduce impala - Sqoop 桥梁：RDBMS（关系型数据库）- > HDFS/Hive HDFS/Hive -> RDBMS（关系型数据库） - HBASE 列式Nosql数据库，大数据的分布式数据库 二：以Storm为体系的实时流式处理框架 Jstorm（Java编写） 实时数据分析 -》进行实时分析 应用场景： 电商平台: 双11大屏 实时交通监控 导航系统 三：以Spark为体系的数据处理框架 基于内存 将数据的中间结果放入到内存中（2014年递交给Apache，国内四年时间发展的非常好） 核心编程： Spark Core：RDD（弹性分布式数据集），类似于Mapreduce Spark SQL：Hive Spark Streaming：Storm 高级编程： 机器学习、深度学习、人工智能 SparkGraphx SparkMLlib Spark on R Flink
https://segmentfault.com/a/1190000004854613 类型系统 引用类型 AnyRef 的子类 使用new 构造对象 当存在默认构造函数，可以略去括号 AnyR
可以从源码看出其入参是f: T ⇒ U 是一个函数，首先经过sc.clean(f) 进行闭包检测，然后创建一个MapPartitionsRDD。sc.clean()函数的作用检测用户构建的函数是否可以序列化，这是因为Spark中的map是一个分布式的函数，最终的执行是在Executor上开线程执行，而我们的函数构建都是在Driver端进行。Spark实际上进行的是计算的转移，将函数传递到数据所在的Worker节点。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。管理多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
RDD中包含很多函数，主要可以分为两类：Transformation转换函数和Action函数。
欢迎访问PlayScala社区(http://www.playscala.cn) 下划线这个符号几乎贯穿了任何一本Scala编程书籍，并且在不同的场景下具有不同的含义，绕晕了不少初学者。正因如此，下划线这个特殊符号无形中增加Scala的入门难度。本文希望帮助初学者踏平这个小山坡。 1. 用于替换Java的等价语法 由于大部分的Java关键字在Scala中拥有了新的含义，所以一些基本的语法在Scala中稍有变化。 1.1 导入通配符 *在Scala中是合法的方法名，所以导入包时要使用_代替。 //Java
github: https://github.com/zhaikaishun/spark_tutorial/tree/master/src/main/java/com/spark/rdd_tutorial/tutorial8 先从spark-learning中的一张图大致了解其功能
由于计算过程是在内存进行，然后spill出来，每到达一个checkpoint就会将内存中的数据写入到磁盘，这个功能就是手动使其到达checkpoint
最近狂写了一个月的Spark，接手的项目里的代码以Scala语言为主，Java为辅，两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala，很有必要学习一下Java，以便理解JVM语言的编译执行和打包机制，并通过对比加深对Scala的静态语言和脚本语言双重特性的理解。
使用 object CurrentOrigin 为 TreeNodes 提供一个可以查找上下文的地方，比如当前正在解析哪行 code。
Aloha 是一个基于 Scala 实现的分布式的任务调度和管理框架，提供插件式扩展功能，可以用来调度各种类型的任务。Aloha 的典型的应用场景是作为统一的任务管理入口。例如，在数据平台上通常会运行各种类型的应用，如 Spark 任务，Flink 任务，ETL 任务等，统一对这些任务进行管理并及时感知任务状态的变化是很有必要的。
akka系统是一个分布式的消息驱动系统。akka应用由一群负责不同运算工作的actor组成，每个actor都是被动等待外界的某种消息来驱动自己的作业。所以，通俗点描述：akka应用就是一群actor相互之间发送消息的系统，每个actor接收到消息后开始自己负责的工作。对于akka-typed来说，typed-actor只能接收指定类型的消息，所以actor之间的消息交流需要按照消息类型来进行，即需要协议来规范消息交流机制。想想看，如果用户需要一个actor做某件事，他必须用这个actor明白的消息类型来发送消息，这就是一种交流协议。
目录 前言 Shapeless简介 The Type Astronaut's Guide to Shapeless简介 总结 一、前言 在我的2016，感恩、乐观、努力一文中，说2017年要进行技术储备，开始写第一本书或者翻译第一本书，当时未免是夸下海口，但是很快机会就来了，在学scala基础的过程中碰到了shapeless框架，恰好其有一本英文官方指导，链接地址为The Type Astronaut's Guide to Shapeless，很薄的一本书，100多页，于是就想能不能将其翻译下
直接上代码 scala版的 import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.Decoder import org.apache.spark.SparkException import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.StreamingContext impo
在日常开发中一定会遇到，spark将计算好的数据load到es中，供后端同学查询使用。下面介绍一下spark写es的方式。 使用scala进行演示，对应的java自己google了。
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加，删除元素,ListBuffer 属于序
在Spark Streaming中，目前官方推荐的方式是createDirectStream方式，但是这种方式就需要我们自己去管理offset。目前的资料大部分是通过scala来实现的，并且实现套路都是一样的，我自己根据scala的实现改成了Java的方式，后面又相应的实现。 Direct Approach 更符合Spark的思维。我们知道，RDD的概念是一个不变的，分区的数据集合。我们将kafka数据源包裹成了一个KafkaRDD，RDD里的partition 对应的数据源为kafka的partition。唯一的区别是数据在Kafka里而不是事先被放到Spark内存里。其实包括FileInputStream里也是把每个文件映射成一个RDD。
Scala是一门小众的语言，但是作者因为工作原因要以Spark作为工作中的一个重心，而Spark采用了Scala语言编写，于是萌生了认真学习Scala的念头，在学习Scala中产生了这篇Scala学习笔记，但是Scala发展之快远远超过了作者的想象。也是和Spark的迅速普及离不开关系，因此作者重新整理了Scala学习笔记，加入了Scala新的特性，希望能够对大家有所帮助，因为时间有限，能力有限，有描述不准确的地方欢迎各位指正。 1 基础使用 1.1 Scala解释器安装 首先下载Scala解释器，下载地址
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前面我们用3篇文章的时间讲解了RDD的基础知识，包括其五要素、算子、依赖、分区以及检查点。实际上，与RDD相关的细节还有很多，渗透在之后的研究过程中。在时机合适时，会再拨出专门的时间更深入地讲解RDD。从本篇开始，进入Spark Core存储子系统。
将每批次数据状态，按照Key与以前状态，使用定义函数【updateFunc】进行更新，示意图如下：
Traversable 遍历 Iterable 迭代 Set无序集合 Sequence序列 Map映射
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