# 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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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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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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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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# 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
当集群搭建好了,接下来就是将自己的代码写好,扔到集群上进行跑了。一、安装软件1、JDK 2、Intellj IDEA 3、xshell这三部安装过程这里不介绍,下一步下一步即可。4、Intellj IDEA 安装scala插件 首次使用会出现安装插件提示,如果没安装,就在File->setting->plugins,输入scala.二、所需包各种包最好保持与集群版本一致。1、ja
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2023-07-25 13:54:25
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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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在处理大数据处理时,Apache Spark 是一个备受推崇的分布式计算框架。然而,在实际的开发和运维过程中,远程调试 Spark 应用程序可能会遇到各种问题。在这篇文章中,我将记录在远程调试 Spark 时遇到的一些挑战,以帮助开发者更好地进行调试。
## 问题背景
在一个大型数据处理项目中,我们的团队使用 Spark 进行数据分析。有时,应用程序需要在集群上运行,而不是本地测试。由于集群环
1.软件 同上 2.步骤 首先下载Intellij idea,下载地址点下面 点我 这个是付费哒,具体你要怎么看,看你自己心情咯。 我是spark放在虚拟机里的,IDE放在windows里的,所以windows这里也要下载scala,并配置环境变量,但是你也可以在后面IDE里面下,个人觉得那里下比较方便。 SCALA_HOME: D:\scala\ Path后面加上 ;%SCALA
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2023-08-29 11:20:27
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核心内容: 1、Scala IDEA安装过程 2、Spark的3种运行模式 3、Scala IDEA编写Spark的WordCount程序(本地模式与集群模式)今天学习了用Scala IEDA去编写Spark的第一个程序WordCount,整理一下主要的学习笔记。 一、Scala IDEA的安装过程 直接上截图: 点击之后就可以下载到我们的Scala IDEA: 在Scala IDE
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2023-12-24 12:08:00
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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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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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