文章目錄 spark簡介1、什么是spark2、為什么要學習spark3、spark特點 spark生態參考 spark簡介 1、什么是spark 基于內存的計算引擎，它的計算速度非常快。但是僅僅只涉及到 數據的計算 \color{#70f3ff}{\boxed{\color{green}{\text{數據的計算}}}}

本期概覽： ReceiverTracker架構設計 消息循環系統 python 筆記、ReceiverTracker具體的實現 Spark Streaming作為Spark Core基礎 架構之上的一個應用程序，其中的ReceiverTracker接收到數據之后，具體該怎么進行數據處理呢？ 為了弄清楚這個問題

MLlib 是 Spark 的機器學習 （ML） 庫。其目標是使實用的機器學習變得可擴展且簡單。在高級別上，它提供了各種工具：： ML 算法：常見的學習算法，如分類、回歸、聚類和協作篩選 實現：特征提取、變換、尺寸減小和選擇 管道

HashShuffle 一：概述 所謂Shuffle就是將不同節點上相同的Key拉取到一個節點的過程。這之中涉及到各種IO，所以執行時間勢必會較長，Spark的Shuffle在1.2之前默認的計算引擎是HashShuffleManager，不過HashShuffleManager有一個十分嚴重的弊端，

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芋道源码？一 TaskRunner 运行task override defrun(): Unit = { val threadMXBean= ManagementFactory.getThreadMXBean // 构建task内存管理器 val taskMemoryManager= new TaskMemoryManager(env.memoryManager,taskId) val deserializeStartTime= Sy

1、各个大大小小的Maillist、官方论坛 2、参考：http://spark.apache.org/community.html#events 目前在中国有4个meetup活动，分别在北京，杭州，上海和深圳，去http://meetup.com上报名参加即可，每次活动都会请到企业内部人员进行实践

Spark在任务提交后首先会在DAGScheduler中根据任务划分为不同的stage，起点在DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法中。 private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int,finalRDD: RDD[_],func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,partitions: Array[I

Spark 系列（一）—— Spark 简介 一、简介 Spark 于 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2013 年被捐赠给 Apache 软件基金会，2014 年 2 月成为 Apache 的顶级项目。相对于 MapReduce 的批处理计算，Spark 可以带来上百倍的性能提升&#x

Spark 之 故障排除（二） 这是我参与更文挑战的第12天，活动详情查看：更文挑战 故障排除四：解决算子函数返回NULL导致的问题 在一些算子函数里，需要我们有一个返回值，但是在一些情况下我们不希望有返回值，此时我们如果直