之前debug spark源码，是通过写application debug，这个不是基于spark源码本身的调试。
Fayson在前面的文章中介绍过什么是Spark Thrift，Spark Thrift的缺陷，以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况，参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。
想当年读大学时，那时毛片还叫毛片，现在有文明的叫法了，叫小电影或者爱情动作片。那时宿舍有位大神，喜欢看各种毛片，当我们纠结于毛片上的马赛克时，大神大手一挥说道：这算啥，阅尽天下毛片，心中自然无码！突然想到我们在学习spark时，也可以有这种精神，当我们能读懂spark源码时，spark的技术世界也就真正为我们敞开了大门。中国台湾C++大师侯捷说过：源码面前，了无秘密！那我们就从如何单步调试spark源码开始讲起吧。 首先开发工具推荐大家选择IntelliJ，Intellij在和scala语言的结合上，
Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架，使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算，例如单行特征计算或者多表的Join拼接。
Spark源码之Standalone模式下master持久化引擎讲解 Standalone 模式下Master为了保证故障恢复，会持久化一些重要的数据，来避免master故障导致集群不可用这种情况(也即单点故障)。目前，有四种持久化策略: 1,基于zookeeper的持久化引擎。 2,基于文件的持久化引擎。 3,用户自定义持久化引擎。 4,不使用持久化引擎。 在master的OnStart方法中，对应的源码如下: val serializer = new JavaSerializer(conf) val (
这是个老生常谈的话题，大家是不是看到这个文章标题就快吐了，本来想着手写一些有技术深度的东西，但是看到太多童鞋卡在入门的门槛上，所以还是打算总结一下入门经验。这种标题真的真的在哪里都可以看得到，度娘一搜就是几火车皮，打开一看都是千篇一律的“workcount”、“quickstart”，但是这些对于初学者来说还差的太多，这些东东真的只是spark的冰山一角，摸着这些石头过河的话，弯路太多、暗礁涌动，一个不留神就掉河里了。希望我这篇文章能让大家看到些不一样的地方。文章分五个部分，包括官网、blog(特指某sdn
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
一，简介 从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。隐含转换适用于两种情况： 1)，如果表达式e是类型S，并且S不符合表达式的期望类型T. 2)，在具有类型S的e的e.m表达中，如果m不表示S的成员 在第一种情况下，搜索适用于e并且其结果类型符合T的转换c。在第二种情况下，搜索适用于e的转换c，其结果包含名为m的成员。 列表[Int]的两个列表xs和ys的以下操作是合法的： xs <= ys 前提是下面定义的隐式方法list2ordered
本套系列博客从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出Spark源码解读及商业实战指导，请持续关注本套博客。版权声明：本套Spark源码解读及商业实战归作者（秦凯新）所有，禁止转载，欢迎学习。
sparksql源码共读进行三次了，上周手把手debug源码，快炸裂了，这周安排一次复习，总结一下大家遇到的问题。
有人说spark的代码不优雅，这个浪尖就忍不了了。实际上，说spark代码不优雅的主要是对scala不熟悉，spark代码我觉得还是很赞的，最值得阅读的大数据框架之一。
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。
在18年初刚开始接触学习spark的时候，买了一本《Spark大数据处理技术》的书，虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的，但是这本书对我来说是启蒙和领路的作用。
有同学不会scala，从网上找了免费的scala视频，链接已经放在了知识星球的置顶帖，下周要跟的同学，得提前看看
1，业务需求，现有框架满足不了项目需要，需要对源码的一部分进行修改或者叫做二次开发，需要阅读部分源码。那么这个针对性就很强了，修改不符合需求的部分。
首先安装好JDK、Scala和Maven，由于安装都比较简单，本文就不演示了，我这里使用的JDK、Scala和Maven版本如下：
问题导读 1.通过什么途径，可以查看与spark兼容的组件版本？ 2.如何获取pom文件？ 3.pom文件中包含了哪些信息？ 4.spark编译通过什么参数可以指定hadoop版本？ 当我们安装
这篇文章我们来讨论一下Master的注册机制；那么有哪些信息需要注册到Master上面去呢？很简单，分别有Worker的注册，Driver的注册，Application的注册。明确了这个以后我们来看一张图；
一，基本介绍 Curator Framework是一个针对zookeeper做的搞层次的API，极大地简化了zookeeper的使用。它基于zookeeper构建了很多功能，处理复杂的链接管理，重试操作。下面是它的一些特点： 1，自动连接管理。 A),存在的潜在错误情况,需要ZooKeeper客户端创建连接和/或重试操作。Curator 自动和透明（主要）处理这些情况。 B),监视NodeDataChanged事件，并根据需要调用updateServerList（）。 C),Watches 会被Curato
对于一些比较简单的application，我们可以在IDEA编码并直接以local的方式在IDEA运行。有两种方法：
浪尖的粉丝应该很久没见浪尖发过spark源码解读的文章，今天浪尖在这里给大家分享一篇文章，帮助大家进一步理解rdd如何在spark中被计算的，同时解释一下coalesce降低分区的原理及使用问题。
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
有了前面spark-shell的经验，看这两个脚本就容易多啦。前面总结的Spark-shell的分析可以参考： Spark源码分析之Spark Shell（上） Spark源码分析之Spark Shell（下） Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable randomized hash for string in Python
sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？
本文介绍了如何利用IDEA查看和修改spark源码，通过下载源码、编译并运行SparkPi，了解SparkPi的代码实现，并通过修改源码实现Pi的计算。
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进入到http://localhost:port访问Ipython Notebook
最近两个月是真的忙，忙的公众号都没有坚持更新了。现在我又回来了。在此准备瞎扯几句，顺便推荐下自己的最近读过的书，
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。
大概在三月份开始面了几家互联网公司，主要方向是java后端和大数据开发，最近整理学习资料，都快秋招了，发的有点晚了，不过还是想分享一下。美团，滴滴，蘑菇街等公司的面经。
很多人一定和我一样的感受：源码在工作中有用吗？用处大吗？很长一段时间，我也有这样的疑问，认为那些有事没事扯源码的人，就是在装，只是为了提高他们的逼格而已。
Scala确是一门神奇的语言，从语言特性上来说远比Java、Python更加学院派，Martin大大作为一名教授，使得每个Scala新的特性大多会有一篇博士论文作为支持，不像Python，只有一个PEP提案。看来语言的发明者是教授确实好处很多，但是带来的坏处也不言而喻，曲高而和寡，叫好而不叫座。例如扎根Scala里的函数式编程思想，使用val表示不变量还好理解，高阶函数和惰性求值也还好，稍微思考下也能勉强理解能用了，monoid是什么鬼？可应用和可遍历的函子又是啥？相信读者大部分也一脸迷糊了。这就是Scala，用Scala写Java的程序也还好，毕竟Scala兼容Java，允许程序员龟缩在自己的一亩三分地，抱怨着“学不动了”，更甚者，作为一个允许在Jvm上的，静态类型的编译语言，Scala也能让你写出Python的感觉。
VisualVM是我们平时最常用的Java应用监控和性能分析工具，功能很丰富。我们有时会利用它来监控Spark作业，主要是Driver和Executor的运行情况。VisualVM支持jstatd和JMX两种方式连接远程JVM，本文简单叙述一下方法。
最近在研究Spark源码，顺便记录一下，供大家学习参考，如有错误，请批评指正。好，废话不多说，这一篇先来讲讲Spark作业提交流程的整体架构。
注：Hadoop-2.7.7、Hive-2.1.1、spark-1.6.0-bin-hadoop2.6，操作系统是Ubuntu18 64bit。最近做Hive on spark的任务，记录下。
ip和port：Yarn ResourceManager active节点的ip地址和端口号
现在大部分公司产品的基石都是开源项目，从开发包到产品本身。我甚至在想，没有开源项目的世界将会是一个什么样的世界。互联网的共享精神让互联网得以如此的快速的发展。
要完整去学习spark源码是一件非常不容易的事情，但是咱可以积少成多嘛~那么，Spark Streaming是怎么搞的呢？
一，并行度 集群不会被充分利用，除非您将每个操作的并行级别设置得足够高。Spark自动会根据文件的大小，是否可分割等因素来设置map的数目(后面会详细讲解输入格式，同时详细讲解各种输入的map数的决定)。对于分布式reduce操作，例如groupbykey和reducebykey，默认它使用的是分区数最大的父RDD的分区数决定reduce的数目。你也可以通过设置spark.default.parallelism来改变默认值，建议值是每个CPU执行2-3个tasks。 二，Reduce任务的内存使用 有时候内
在Spark中一个核心的是模块就是调度器（Scheduler），在spark中Scheduler有两种TaskScheduler（是低级的调度器接口），DagScheduler（是高级的调度）
上一篇《大数据最火的Spark你确定不来了解一下吗？（1）》给大家详细介绍了Spark，下面教给大家怎样去搭建Spark的环境.
a.解决企业中bug。比如flink早期bug，就很多，如json序列化工具，在开启flink仅一次处理，json格式不符合要求，就会抛异常而挂掉，然后重试，挂掉。这明显不科学，要解决这个bug就要会读源码，改源码。
前面介绍了很多关于Spark性能的调优手段，今天来介绍一下Spark性能调优的最后一个点，就是关于Spark中常用算子的调优。废话不多说，直接进入正文；
本文主要是以笔记的整理方式写的， 仅以分享的方式供你阅读， 如有不对的地方欢迎指点错误。 读完本文可以学到： 当你用 shell 命令执行 spark-submit 之后， 到你的代码开始正式运行的一些列知识和细节， 恩...粗略的，要看的更细，可以按照流程自己撸源码哈~~~~
Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html
spark Streaming的checkpoint是一个利器，帮助在driver端非代码逻辑错误导致的driver应用失败重启，比如网络，jvm等，当然也仅限于支持自动重启的集群管理器，比如yarn。由于checkpoint信息包含序列化的Scala / Java / Python对象，尝试使用新的修改类反序列化这些对象可能会导致错误。
对的，你没看错，这是我的一条龙服务，我在入坑填坑无数之后终于成功搭建起了Spark和TensorflowOnSpark的运行环境，并成功运行了示例程序（大概就是手写识别的训练和识别吧）。
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