书中以经典的wordCount为例子wordCount就是计算文本中a-z字母的个数，利用分布式计算的能力mapreduce做wordCount标
简述spark的任务运行流程先是在写spark代码的时候，背后做一些RDD的转换，写完后构建DAG，划分stage， 然后提交到资源管理器分配计算资源， 并在worker上执行。首先写spark代码时离不开对RDD的调用，那么：为什么需要RDD数据处理模型统一：RDD是1个数据结构， 能够获取数据的分区。不区分流式还是批式，只理解为1个数学模型。依
local部署模式首先spark运行时有4个角色，如下：Driver:应用驱动程序, 是spark集群的客户Master：Spark的主控节点，是spark集群的cutor是在driverApp里面的）：loca
我们看下spark是怎么针对master、worker、executor的异常情况做处理的。容错机制-exeuctor退出首先可以假设worker中的executor执行任务时，发mas
spark的reduce过程究竟做了什么呢？我们可以看一下：先拉取数据，在聚合，最后会调上一章讲map操作时的insertAll方法即缓存结果的方法。如何做reduce聚合没啥好说的，我们看下他是怎么读取中间计算结果的1.从BlockManage处获取map任务的状态信息首先会试图获取任务的状态信息，以确认当前从哪里读取数据我们看下是从具体的获取信
当spark中做完一次map操作，准备发给下游时，究竟会做什么事呢？我按照一些问题来逐步分析。首先有个问题：map操作之后，数
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