前置条件: CentOS6.7 JDK1.7+ Maven 3.3.9 Spark2.1.0 1.到spark官网上下载spark2.1.0的源码 spark-download.png...2.执行mkdir source新建目录，在此目录下通过wget下载源代码 wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark...解压的源码根目录下执行最终的mvn命令： /build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 -Phive -Phive-thriftserver...解压的源代码的根路径下可以看到编译成功的spark包，名称形如： spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz （spark-spark版本号-bin-hadoop版本号-CDH...社区版本号） 以上内容参考：http://spark.apache.org/docs/2.1.0/building-spark.html
继上次的Spark-shell脚本源码分析，还剩下后面半段。由于上次涉及了不少shell的基本内容，因此就把trap和stty放在这篇来讲述。...上篇回顾：Spark源码分析之Spark Shell（上） function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving...=unix" "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "...最常用的信号有四个，SIGHUP,SIGINT,SIGQUIT,SIGTSTP,使用的时候可以简写: trap "" 1 2 3 24 或 trap "" HUP INT QUIT TSTP 然后我们回头看看源码...回头看源码 有了对stty的了解后，回头我们看看spark-shell脚本，就清晰明了了。 saved_stty=$(stty -g 2>/dev/null) 首先保存了当前的终端配置。
终于开始看Spark源码了，先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东，其实里面还是有很多知识点的。...另外，从启动脚本入手，是寻找代码入口最简单的方法，很多开源框架，其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么？...Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口，你可以在里面编写spark代码，然后根据你的命令立即进行运算。...=unix" "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "...onExit 其实这个脚本只能看出来是调用了spark-submit，后续会再分析一下spark-submit的作用（它里面会调用spark-class，这才是执行方法的最终执行者，前面都是传参而已）。
这种也是很有针对性去看的，比如spark的shuffle调优，网上文章一大堆，但是真的去按照他们文章推荐去调优了发现大部分不奏效。...实际上，spark更新换代快，文章很容易老旧，这种情况下，就需要官网和源码，只有了解了真相才能尽可能做到最优。...又有人问，浪院长，这个源码阅读有什么先后顺序吗？ 答，从上面表述来看，可以认为没有什么先后顺序。 但是，假如你就想着完整的读一下比如spark的源码，那么这时候做法就有章可循了。...就是，按照自己在使用中对spark的运行原理的理解，去阅读源码核实自己的理解。 只有这样，带着疑问去读，你才有可能坚持下去而且学到很多，每一次揭秘都是成就感满满。...文章标题，说了是spark源码导读第一步，那么熟悉源码的你可以在没任何参考的情况下画出spark 的rpc的结构图吗？ ?
0x00 前言 本篇是Spark源码解析的第二篇，主要通过源码分析Spark Streaming设计中最重要的一个概念——DStream。...本篇主要来分析Spark Streaming中的Dstream，重要性不必多讲，明白了Spark这个几个数据结构，容易对Spark有一个整体的把握。...算是对Spark Streaming源码的一个概览。...提一点就是，Streaming 的任务最后都会转化为Spark任务，由Spark引擎来执行。 ?...源码分析：reduceByKey方法 有了看RDD源码的经验，我们很容易找到reduceByKey是在PairDStreamFunctions类中的。下面看一下它的源码。
最近有人问浪尖，想读一个比较大的spark项目源码，问浪尖要，浪尖只能告诉你业务相关的是基本上不会有人开源，平台相关的源码就比较多了，浪尖比较推荐的是Spark JobServer相关的源码。...改源码量比较小，而且是关于Spark API的非常适合大家去阅读，以便于帮助大家更加深刻的理解spark API的使用及运行原理相关的内容。...而且作为一个比较好的spark 服务，适合那些想用spark 作为服务的公司，免于自己开发维护一套系统。 至于推荐的原因，可以有spark jobserver的特征窥见一斑： 1....这样可以提高对象在作业间的共享和重用 关于入口浪尖建议大家可以从Spark jobserver的bin目录下手，比如server_start.sh脚本，该脚本本身就是一个spark 任务提交脚本比较好的范例...阅读源码，坚持学习，坚持进步是比较枯燥的事情，这是因为有益的事情往往是比较枯燥的，消耗的事情往往是很轻松的。就看你如何选择了 更多spark，flink等大数据技巧欢迎关注浪尖知识星球。
spark-submit提交任务的全过程 下图大致描述了整个过程 ?...spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi...org.apache.spark.deploy.SparkSubmit exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit..."$@" 会先经历spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit处理，里面包括一些基本环境配置，然后运行 再看看 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit...* 这些都是spark-submit 里面的一些配置，例如启动模式、环境变量。
spark-shell启动的过程源码分析 spark-shell function main() { # 对当前系统进行判断，通过spark-submits.sh 启动 org.apache.spark.repl.Main...-Djline.terminal=unix" "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name..."Spark shell" "$@" stty icanon echo > /dev/null 2>&1 else export SPARK_SUBMIT_OPTS "${...SPARK_HOME}"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "$@" fi } org.apache.spark.repl.Main...", intp.classServerUri) .setIfMissing("spark.app.name", "Spark shell") if (execUri !
EliminateOuterJoin DPP 动态分区裁剪 以及 PushDownPredicates 中和 Join 相关的 predicate pushDown 二、Join 物理计划生成和选取 2.1、基本概念 在 Spark...SQL 中，参与 Join 操作的两张表分别被称为流式表（StreamTable）和构件表（BuildTable），不同表的角色在 Spark SQL 中会通过一定的策略进行设定。...在 Spark 中，BuildSide 作为一个抽象类，包含 BuildLeft 和 BuildRight 两个子类，一般在构造 Join 的执行算子时，都会传入一个 BuildSide 的构造参数。...基于统计数据） 尝试选用 shuffle hash join：如果 join 类型支持，且 join 的一侧 size 足够小能够构建 local hash map，且该侧 size 显著小于另一侧，且 spark.sql.join.preferSortMergeJoin
0x00 前言 本篇是Spark源码解析的第一篇，主要通过源码分析Spark设计中最重要的一个概念——RDD。...文章结构 先回顾一下RDD的一些特征以及几个基本概念 RDD源码分析，整体的源码设计 举一个例子，通过这个例子来一步步地追踪源码。...0x02 源码分析 RDD的5个特征会对应到源码中的4个方法和一个属性。 RDD.scala是一个总的抽象，不同的子类会对下面的方法进行定制化的实现。...在正式看源码之前，上一个图。 这个图是整个流程中RDD的转换过程，这里先不讲解，后面看源码的时候如果有疑惑再回过头来看，就明白了。 ? 1....这里，我们是不是就可以理解，Hadoop中的一个分片，就对应到Spark中的一个Partition。
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....newHashPartitioner(3))) println(rdd4.dependencies) sc.stop() } } 1.两个打印语句： List(org.apache.spark.OneToOneDependency...@63acf8f6) List(org.apache.spark.OneToOneDependency@d9a498) 对应的依赖： rdd3对应的是宽依赖，rdd4对应的是窄依赖 原因： 1）参考...partitions.length)) } else { None } val defaultNumPartitions = if (rdd.context.conf.contains("spark.default.parallelism
这一章要讲Spark Streaming，讲之前首先回顾下它的用法，具体用法请参照《Spark Streaming编程指南》。...Spark写得实在是太巧妙了，居然可以把Receiver包装在RDD里面，当做是数据来处理！...提到这里，有两个参数需要大家注意的： spark.streaming.blockInterval 默认值是200 spark.streaming.blockQueueSize 默认值是10 这是前面提到的间隔时间和队列的长度
只是简单调用spark-class脚本： exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@" spark-class...和spark-class，则相当于是分两步执行： java -Xmx128m -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main org.apache.spark.deploy.SparkSubmit...，若是则-Xmx变为spark.driver.memory；添加native library spark.driver.extraLibraryPath到classpath 3) 添加SPARK_SUBMIT_OPTS...4) 添加从spark-submit脚本输入参数中解析出来的参数和mainclass org.apache.spark.deploy.SparkSubmit。...spark把DriverPod的yaml内容，从spark应用的角度拆分成几个部分，每一个部分用一个FeatureStep来实现。
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。...Spark Core RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)，即弹性数据集是 Spark 中的基础结构。...take是行动操作，返回的是一个数组而不是 RDD 了，如下所示 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...Array(10) scala> rdd1.take(2) res1: Array[Int] = Array(10, 4) 转换操作是 Lazy 的，直到遇到一个 Eager 的 Action 操作，Spark...这些 Action 操作将一个 Spark Application 分为了多个 Job。
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 "${SPARK_HOME...in Python 3.3+ export PYTHONHASHSEED=0 exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit..."$@" 跟Spark-shell一样，先检查是否设置了${SPARK_HOME},然后启动spark-class，并传递了org.apache.spark.deploy.SparkSubmit作为第一个参数...，然后把前面Spark-shell的参数都传给spark-class Spark-class if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$..."${SPARK_HOME}"/bin/load-spark-env.sh 在spark-env中设置了assembly相关的信息。
这一章打算讲一下Spark on yarn的实现，1.0.0里面已经是一个stable的版本了，可是1.0.1也出来了，离1.0.0发布才一个月的时间，更新太快了，节奏跟不上啊，这里仍旧是讲1.0.0的代码...在第一章《spark-submit提交作业过程》的时候，我们讲过Spark on yarn的在cluster模式下它的main class是org.apache.spark.deploy.yarn.Client...processes running on the same box System.setProperty("spark.ui.port", "0") // when running...the AM, the Spark master is always "yarn-cluster" System.setProperty("spark.master", "yarn-cluster...@%s:%s/user/%s".format( sparkConf.get("spark.driver.host"), sparkConf.get("spark.driver.port
作者：calvinrzluo，腾讯 IEG 后台开发工程师 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。...当然，内存还是要能承载一个 KV 的，我们将在稍后的源码分析中深入研究这个问题。 终于在 Spark1.1 版本之后引入了 Sorted Based Shuffle。...在 Spark 源码中建议如果希望进行 Map-side combining 的话，就指定ordering，否则就可以设置ordering为null private[spark] class ExternalSorter...：核心思想与源码分析 http://www.calvinneo.com/2019/08/06/spark-sql/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/67068559 http:
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。...第一部分内容见： Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一） Task 阶段 下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提交给
二，例子和概念 1，需要导入的依赖为 org.apache.spark spark-sql-kafka-0...三，源码相关介绍 本次源码不会牵涉到具体的数据源 1，重要的类 A),DataSource 负责构造可插入数据源的数据源。...C),StreamExecution 使用单独一个线程管理Streaming Spark Sql query的执行。...2，重要的源码 采用上面的样例源码。...也会对kafka 0.10.0的Consumer和KafkaProducer进行源码解密，因为你会发现，关于kafka 0.10.0与spark的结合已经变了天了。
一一接收到来自各个Application，worker，Driver的消息以后，开始过滤掉没有响应的节点信息，然后开始调用scheduler()方法，开始为相关进程分配资源； 通过以上原理的介绍，下面看看我们的源码具体是怎么实现的...:2181 // /spark是默认的，可以不写 //spark.deploy.zookeeper.dir=/spark 设置为基于文件系统的方式： spark.deploy.recoveryMode...=FILESYSTEM spark.deploy.recoveryDirectory=/usr/local/src/spark/dataDir 总结：到这里基本上关于spark的HA的原理及实现分析就完了...，后续关于其他组件的实现及源码不定期更新，欢迎关注。...如需转载，请注明： 上一篇：Spark内核分析之SparkContext初始化源码分析 本篇：Spark内核分析之Spark的HA源码分析 下一篇：Spark内核分析之Master的注册机制实现原理
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