spark启动代码阅读:spark使用一系列的shell脚本作为入口:其中bin目录下面是任务提交的脚本;sbin目录是master和worker启停相关的脚本。而所有脚本最后都是通过调用bin/spark-class来实现对java(scala)代码的调用。----------------------spark-class获取java参数分析---------------------------
实际开发过程中遇到了需要实现选择性聚合的场景,即对于某一个key对应的数据,满足条件的记录进行聚合,不满足条件的则不聚合。使用spark处理这种计算场景时,想到了使用combineByKey算子,先将输入数据中的value映射成含一个元素的ArrayBuffer(scala中相当于java中的ArrayList),然后在聚合时对满足聚合条件的记录聚合后覆盖这一个ArrayBuffer,不满足条件的
看了下es-hadoop插件的源码:发现ES导入数据重试情况的发生,除了在es.batch.write.retry.policy参数默认开启且es-hadoop插件向ES集群发送不bulk写入请求接受到503响应码会重试3次室外。本身执行http请求时,也会存在重试(hadoop/rest/NetworkClient.java):publicResponseexecute(Requestreque
官方文档http://spark.apache.org源码https://github.com/apache/spark官方博客https://databricks.com/blog
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