# Spark源码编译与运行流程
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它支持在大规模数据集上进行分布式数据处理。为了深入了解Spark的内部工作原理，我们可以尝试编译和运行Spark源码。本文将介绍如何编译和运行Spark源码，并提供相关代码示例。
## 编译Spark源码
下面是编译Spark源码的具体步骤：
### 步骤1：准备环境
首先，我们需要确保机器上已经安
原创
2023-10-10 06:27:16
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探索高级数据分析：《Spark源码解析》开源项目 aas Code to accompany Advanced Analytics with Spark from O'Reilly Media 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aa/aas 项目简介在大数据处理领域，《Advanced Analytics with Spark》是一本深受广大开发者和数据
为什么需要编译？ 因为不同版本的HDFS在协议上是不兼容的，所以如果你想用你的Spark从HDFS上读取数据，那么你就的选择相应版本的HDFS来编译Spark，这个可以在编译的时候通过设置hadoop.version来选择，默认情况下，Spark默认为编译成Hadoop 1.0....
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2014-09-28 08:10:00
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为什么需要编译？ 因为不同版本的HDFS在协议上是不兼容的，所以如果你想用你的Spark从HDFS上读取数据，那么你就的选择相应版本的HDFS来编译Spark，这个可以在编译的时候通过设置hadoop.version来选择，默认情况下，Spark默认为编译成Hadoop 1.0....
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2014-09-28 08:10:00
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上一次研究的BlockManager相关的源码实现。本次进入Shuffle管理的学习。Shuffle是spark的一个重要的过程抽象，它涉及到以下几个问题：1. 数据重新分区2.数据传输3.数据压缩4.磁盘IO1. 结构概览我们先看一下Shuffle包的类和对象组成，包括java和scala两部分：Spark2.x后，原有的MapShuffleManager已经被弃用，现在只有SortShuffl
task.run.runTask->ShuffleMapTask.runTask->writer.write writer 有 HashShuffleWriter和SortShuffleWriter 本章分析 HashShuffleWriterShuffle Write/**
* Write a bunch of records to this task's output
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2023-09-21 08:57:34
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在进行大数据处理和分析时，Spark已经成为了一个不可或缺的工具。然而，要想深入了解Spark的内部工作原理和实现细节，最好的方式就是查看其源码。本文将介绍如何在Linux操作系统上编译Spark的源码。
首先，为了开始编译Spark源码，你需要确保你的系统中已经安装了相应的开发工具和依赖项。在Linux系统上，你可以通过以下命令来安装这些必需的工具：
```bash
sudo apt-get
原创
2024-05-08 11:23:46
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Stage划分的时候，大家应该都知道是从最后一个stage向根据宽窄依赖，递归进行stage划分。但是代码里面涉及的逻辑复杂。毕竟涉及到相互递归调用。让人似懂非懂。 反正我是炸毛了 o(╥﹏╥)o本文专门用一篇文章详细论述DAGScheduler 的 stage 划分流程为了更容易理解，本文采用 debug模式+实例+源码的方式进行讲解首先写一个WordCount代码（这个代码，为了观察
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2023-12-25 14:08:14
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Spark2.1.0 源码编译第一步 确保没有设置Spark环境变量gedit ~/.bashrc如有设置SPARK_HOME，则需移除或注释source ~/.bashrc第二步 设置Maven的国内镜像源cd /usr/local/maven
gedit ./conf/settings.xml<mirror>
<id>central</id>
&
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2023-11-29 08:58:52
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1.4 Spark源码编译与调试1.下载Spark源码首先，访问Spark官网http://spark.apache.org/，如图1-18所示。 图1-18 Spark官网单击Download Spark按钮，在下一个页面找到git地址，如图1-19所示。 图1-19 Spark官方git地址打开Git Bash工具，输入git clone git://github.com/
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2023-09-27 10:18:33
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# Spark源码编译阅读
Apache Spark 是一个快速通用的集群计算系统，因其高效性和灵活性而受到广泛的欢迎。在深入理解其功能和使用前，了解它的源码结构与编译过程是非常有必要的。这篇文章将引导你一步步理解 Spark 的源码结构，并提供一些代码示例，以帮助你在源代码中更快地找到所需的信息。
## Spark源码结构简介
在 Spark 的源码中，主要文件夹结构如下：
```
sp
作业执行源码分析当我们的代码执行到了action（行动）操作之后就会触发作业运行。在Spark调度中最重要的是DAGScheduler和TaskScheduler两个调度器，其中，DAGScheduler负责任务的逻辑调度， 将作业拆分为不同阶段的具有依赖关系的任务集。TaskScheduler则负责具体任务的调度执行。提交作业WordCount.scala执行到wordSort.collect(
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2024-02-20 23:27:36
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一.本文记录内容：使用Mac，对spark源码进行编译二.前期准备：Java8、Scala2.12.11、Maven3.6.3安装配置完成；Spark3.0.0源码已下载三.编译步骤：1.修改源码中的./dev/make-distribution.sh 文件：1）修改MVN="$MAVEN_HOME/bin/mvn"2.修改spark源码的pom.xml文件，将Maven仓库改成阿里云仓库cent
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2023-07-05 18:11:28
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# 如何编译Spark源码
Apache Spark是一种快速、通用的集群计算系统，支持大规模数据处理。如果您想对Spark进行定制或者调试，您可能需要编译Spark源码。本文将介绍如何编译Spark源码的步骤，以及如何设置构建环境。
## 步骤
### 1. 准备环境
在编译Spark源码之前，您需要准备以下环境：
- Java JDK：确保您的系统上已安装Java JDK。
- Sc
原创
2024-05-31 06:01:42
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spark2.4.2源码编译
原创
2019-04-29 11:22:15
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Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很
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2019-02-06 23:35:00
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如何编译从Github上下载的Spark源码，然后使用Spark的Api?本文将先介绍编译Spark最新源码的步骤，供参考。一、环境准
原创
2022-11-03 14:48:59
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作为workaround，把spark根目录下的pom.xml文件中的以下部分注释掉：<repository> <id>twttr-repo</id>
原创
2022-07-21 19:52:07
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总览第一、每个spark 应用都有一个驱动程序去运行着主函数和再每个节点上的并行操作。
spark提供了一个RDD（弹性分布式数据集）的数据集合，可以通过不同的节点并行操作运算，可以通过hdfs文件构建。RDD可以在内存中进行缓存，当需要复用的时候会有更高的效率。第二、提供了共享变量（shared varibales）在不同节点的并行操作中使用。一个是广播变量（broadcast variable
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2023-11-29 12:27:16
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