场景第一次使用IntellijIDEA开发第一个spark应用程序？对idea的操作相当不熟悉?听别人说spark高手更喜欢使用IDEA?怎么在IntellijIdea导入spark的源代码？使用eclipse-scala阅读spark源代码相当不方便:没法在一个源文件中直接关联查询另一个源文件，必须另外从新ctrl+shift+t!怎么编写脚本提交spark应用程序到spark集群中？实验实验环

Spark源码编译与本地调试环境搭建前置准备工作Spark源码编译Spark-1.2.3源码编译Spark-2.2.4源码编译源码阅读环境搭建最近开始读《深入理解Spark·核心思想与源码分析》，书是16

首先，从官网下载spark-1.6.0源码，使用intellijIDEA将源码import导入，选择使用maven构建项目，我选用的开发工具包是jdk1.7.0_03和scala-sdk-2.10.4，然后等待IDEA自动下载并解析相关依赖。然后编译任意Example，我选择的是JavaWordCount文件，此时程序会报如下错误：进入File->ProjectStructure->Librari

爱学习的程序员都在这点击这查看课程请添加链接描述1-1PySpark导学试看1-2OOTB环境演示第2章实战环境搭建工欲善其事必先利其器，本章讲述JDK、Scala、Hadoop、Maven、Python3以及Spark

文章目录前言提交任务流程分析前言本系列文章默认您对spark有相应的了解。笔者选择的spark版本为2.2.0，不同版本可能又些许差异。提交任务流程分析1、首先我们先集群提交任务，会调用spark-submit这个脚本。我找到spark安装目录下的/bin目录下。查看下其内容。if[-z"${SPARK_HOME}"];thensource"$(dirname"$0")"/find-spark-h

Spark-submit流程分析启动脚本分析脚本示例脚本分析SparkSubmit类解析启动脚本分析脚本示例spark-submit--classcn.spark.study.core.WordCount\--num-executors3\--driver-memory1g\--executor-memory1g\--executor-cores3\--masterspark://192.168.

hadoop,spark,kafka交流群：224209501kafka源码，hbase源码，spark源码请关注浪尖公众号本节讲述的主要内容为：1）Hive能做什么，与MapReduce相比优势在哪里

spark,kafka交流群：224209501标签（空格分隔）：spark1，首先启动cd/opt/modules/idea-IC-141.178.9/bin/idea.sh2，导入scala插件3，导入spark

软件准备1.IDEA2.maven3.jdk4.scala下载源码https://github.com/apache/spark.git下载需要的版本，解压jar包导入saprk源码编译jar包maven编译代码,选择根目录出现的问题1.scala代码不规范errorfile=/iteblog/spark-1.3.1/streaming/src/main/scala/org/apache/spar

源代码Docker镜像主要基于https://github.com/mattf/docker-spark源码托管在https://github.com/kubernetes/applicati

文章目录概述基本概念组件原理Message消息通信架构SparkEnv的初始化RpcEnvRpc服务端的启动流程Rpc服务端处理请求流程Rpc客户端发送请求流程Rpc请求回调处理流程参考概述在Spark中很多地方都涉及网络通信，比如Spark各个组件间的消息互通、用户文件与Jar包的上传、节点间的Shuffle过程、Block数据的复制与备份等。Spark1.6之前，Spark的Rpc是基于Akk

Spark的资源调度是基于Yarn实现的，包含Driver和Executor资源的申请等，详细过程见博文Spark源码分析之AM端运行流程（Driver）和Spark源码分析之CoarseGrainedExecutorBackend

文章目录概述Spark的分区器（Partitioner）RDD分区数确认窄依赖中分区数宽依赖中分区数源RDD的分区数RDD的重新分区Spark分区编程示例概述我们知道Task是Spark计算的最小计算单位，一个Partition（分区）对应一个Task，因此Partition个数也是决定RDD并行计算的关键，合理设置Partition个数能够极大的提高Spark程序执行效率。首先我们看下RDD、P

文章目录先验知识Yarn启动AM流程AM启动Driver流程AM申请Executors流程先验知识接之前文章Spark源码分析之任务提交流程介绍了Client提交Spark任务的源码分析过程。

接上文Spark源码分析之AM端运行流程（Driver）分析完了在AM端Driver的运行流程，在最后我们看到AM向Yarn提交申请Executor容器请求，请求上下文参数如下图：Yarn分配运行Executor

文章目录概述服务端启动Python客户端编程示例概述接上文PySpark源码分析之AM端运行流程（Driver）的最后部分可知，PySpark是通过Py4j来实现与Scala端JVM通信交互的（注：Py4j

文章目录提交命令任务提交流程任务提交初流程YarnClusterApplication提交集群流程提交过程环节汇总用户Yarn-Cluster提交shell命令提交给SparkSubmit类的cmd命令提交给集群启动driver的命令任务运行结果上传到hdfs的文件整个任务运行日志提交命令假定Yarn-Cluster方式提交：./bin/spark-submit\--classorg.apache

１＞到官网上下载Spark源代码２＞进入到该目录下３>修改该目录下的pom.xml，新增如下代码clouderaclouderaRepositoryhttps://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos４＞编译代码./dev/make-distribution.sh--name2.6.0-cdh5.16.2--tgz-Phadoop-2

而在浏览完大量的Storm和Spark源码阅读后，笔者更认定了这是位Hadoo

源码学习spark源码注释中有下面一句话:AsynchronouslypassesSparkListenerEventstoregisteredSparkListeners即所有spark消息SparkListenerEvents

搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境TableofContents源码获取与编译从Github上获取Spark源码编译Spark项目源码导入与代码运行导入源码到IntellijIDEA16运行实例代码

3.下载spark源代码，本博客使用spark2.3.04.安装scala，切记安装spark源码pom.xm

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间，通过研究Spark源码和原理，总结整理的《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书现在已经正式出版上市，目前亚马逊、京东、当当、天猫等网站均有销售，欢迎感兴趣的同学购买

Spark源码编译Spark本地模式安装配置及SparkShell基本使用Spark集群SparkApplication开发、运行及监控（IDEA）Spark日志监控（HistoryServer）配置SparkRDDSpark

源码地址Spark源码是托管在github上面的，源码地址：Spark官方源码https://github.com/apache/spark不过clone下了还是老费劲，不得琢磨琢磨微软收购github

在编译spark源码的过程中总是在编译spark-core模块时报内存溢出错误，通过visualvm监控，发现编译时maven的堆内存最大只有268m左右，于是网上搜了一些方法增加maven启动时的堆内存

spark-sql,可能是因为cloudera在推自己的impala；如果上线spark却不能使用sql这种结构化语言，对于大部分分析人员其实是有一定的门槛的准备环境maven等相关环境安装scala安装下载spark

Master作为Sparkstandalone模式的核心，如果Master出现异常，那么集群就不能正常工作。所以Spark会从Standby中选择一个节点作为Master.Spark支持以下几种策略，这种策略可以通过配置文件spark-env.sh配置spark.deploy.recoveryMode#ZOOKEEPER:集群元数据持久化到zookeeper,当master出现异常的时候，zook

Task运行的时候是要去获取Parent的RDD对应的Partition的数据的，即它会调用RDD的iterator方法把对应的Partition的数据集给遍历出来，然后写入存储，这个存储可能是磁盘或者内存，取决于StorageLevel是什么。如果当前RDD的StorageLevel不为空，则表示已经存持久化了，我们可以直接在内存中获取，而不是去计算ParentRDD。如果没有StorageLe

1，首先启动cd/opt/modules/idea-IC-141.178.9/bin/idea.sh12122，导入scala插件3，导入spark源码4，创建scala工程5，导出jar包6，示例代码前提是

在windows7环境下，对spark源码以maven为基础构建，并进行代码调试。本文记录环境搭建和调试过程和遇到问题。

文章目录下载软件环境编译与配置1.解压Spark源码2.修改版本号为固定版本,避免编译时脚本自动获取3.修改pom文件在编译的过程中如果出现以下报错的处理方法4.编译命令解压部署启动Spark下载百度云下载

本套系列博客从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出Spark源码解读及商业实战指导，请持续关注本套博客。版权声明：本套Spark源码解读及商业实战归作者（秦凯新）所有，禁止转载，欢迎学习。

details/77651855http://blog.csdn.net/u012829611/article/details/77678609笔者安装的jdk1.7、maven3.3.9.然后，在官网下载spark

文章目录小笔记spark通信架构spark脚本sparkStandalone启动流程spark应用提交流程sparkshuffle过程Spark内存管理与分配第1章Spark整体概述如何查看spark源码

如果不太关心其实现也不影响对Spark源码的阅读和原理的学习。

最近在看spark源码（照着这本书看的《Spark内核设计的艺术架构设计与实现》），想整理一些东西（一些以前面试被问到的在我脑中没有体系的知识点吧）一、任务运行中主要的一些重试机制1、Application

不过其实也一直有在看一些东西，比如Netty，spark源码（其实以前有看过，但是太囫囵吞枣忘得差不多了），然后想起我以前写过一个线程池相关的文章，但是对于线程池的使用只是一笔带过，所以今天想具体来写写

本文基于Spark2.4.4版本的源码，试图分析其Core模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。SparkCoreRDDRDD(ResilientDistributedDataset)，即弹性数据集是Spark中的基础结构。RDD是distributive的、immutable的，可以被persist到磁盘或者内存中。对RDD

作者：calvinrzluo，腾讯IEG后台开发工程师本文基于Spark2.4.4版本的源码，试图分析其Core模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。SparkCoreRDDRDD(ResilientDistributedDataset)，即弹性数据集是Spark中的基础结构。RDD是distributive的、immutab

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Spark源码编译与环境搭建NotethatyoumusthaveaversionofSparkwhichdoesnotincludetheHivejars;Spark编译:gitclonehttps:

spark源码使用maven构建的，所以在编译之前我们最好下载一个maven，maven版本至少在3.3.9至少，另外Java版本要

1.安装Scala2.安装sbt3.安装ScalaIDEhttp://scala-ide.org/download/current.html(要注意eclipse和ScalaIDE的版本匹配问题，网页上有说明)4.下载Spark源代码：Git中运行D:\Spark\gitCode>gitclonehttps://github.com/apache/spark5.启动sbt：windows下：cmd

所以，spark爱好者，大数据爱好者，spark源码爱好者，欢迎加入浪尖知识星球，获取高效指导。入口点击阅读原文。入群，请加浪尖微信：158570986.h

答案在spark源码中的pom文件。首先我们从官网下载源码。进入官网[Bashshell]纯文本查看复制

下载Spark源码，以spark-2.4.4为例。编译Spark源码。

1.为何要阅读源码浪尖以自己的经验讲一下为何需要阅读源码吧！a.解决企业中bug。比如flink早期bug，就很多，如json序列化工具，在开启flink仅一次处理，json格式不符合要求，就会抛异常而挂掉，然后重试，挂掉。这明显不科学，要解决这个bug就要会读源码，改源码。bug代码如下：修改后代码如下：b.丰富原有框架的需求。比如sparkstreaming与kafka早期版本结合，是不支持动

异常1点击idea–build–buildproject,或者打开源码显示导入异常。但是maven包都是下载好了的Error:(45,66)notfound:typeSparkFlumeProtocolvaltransactionTimeout:Int,valbackOffInterval:Int)extendsSparkFlumeProtocolwithLogging{^解决方法：点击右侧mav

如果官方给的安装包不能满足我们生产环境的要求又或者我们基于自己的需求修改了spark源码，那么我们就需要对spark源码重新编译打包，相关方法和命令官网也写的特别清楚，我们只需要安装官网一步步操作即可，