spark源码以及官方的示例（方便阅读源码学习）下载

AI100_小助手 2018-07-09 09:02:43

搜集好了的spark源码以及官方案例，方便感兴趣的人阅读源码去学习。:-D，
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搜集好了的spark源码以及官方案例，方便感兴趣的人阅读源码去学习。:-D，

在深入了解一个系统的原理、实现细节之前，应当先准备好它的源码编译环境、运行环境。如果能在实际环境安装和运行Spark，显然能够提升读者对于Spark的一些感受，对系统能有个大体的印象，有经验的技术人员甚至能够猜出一些Spark采用的编程模型、部署模式等。当你通过一些途径知道了系统的原理之后，难道不会问问自己？这是怎么做到的。如果只是游走于系统使用、原理了解的层面，是永远不可能真正理解整个系统的。很多IDE本身带有调试的功能，每当你阅读源码，陷入重围时，调试能让我们更加理解运行期的系统。如果没有调试功能，不敢想象阅读源码的困难。本章的主要目的是帮助读者构建源码学习环境，主要包括以下内容：在windows环境下搭建源码阅读环境；在Linux搭建基本的执行环境；Spark的基本使用，如spark-shell。《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。, 《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》一书对Spark1.2.0版本的源代码进行了全面而深入的分析，旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。阿里巴巴集团专家鼎力推荐、阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写。, 本书分为三篇：, 准备篇（第1～2章），介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构，帮助读者了解一些背景知识。, 核心设计篇（第3～7章），着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。通过这部分的内容，读者可以通过源码剖析更加深入理解Spark的核心设计与实现，以便在实际使用中能够快速解决线上问题并对性能进行调优。, 扩展篇（第8～11章），主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用，包括SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容，读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景，让Spark焕发活力。

项目概述：此项目为大数据处理利器集，以Scala为主要编程语言，辅以Java，共包含530个文件。项目核心采用Spark进行批处理与流处理，整合了ZooKeeper和Kafka以增强分布式计算和数据流管理能力。文件类型多样，包括175个class文件，109个crc校验文件，82个Parquet数据文件，以及67个Scala源码文件等。项目特色： - 功能全面：涵盖批处理、流处理及机器学习等多种大数据处理场景。 - 语言高效：主要使用Scala语言编写，以充分利用其函数式编程特性，提升数据处理效率。 - 示例丰富：提供了丰富的代码示例，便于学习和理解大数据处理流程。 - 环境自搭：项目不包含预配置环境，需要根据指南自行搭建，以适应不同的部署需求。该代码集是大数据处理领域的实践宝库，适合对Spark、ZooKeeper和Kafka有一定了解的开发者深入学习和参考。

本源码项目是基于Scala的Spark学习仓库设计，包含282个文件，主要使用Scala编程语言。该项目是一个Spark学习仓库，旨在帮助开发者学习和实践Spark技术。系统提供了丰富的学习资源，包括Spark的示例代码、文档和教程等。通过该项目，开发者可以系统地学习和掌握Spark的使用和开发，为后续的大数据处理和分析奠定基础。系统界面友好，易于操作，适合用于各类Spark学习场景。

在深入了解一个系统的原理、实现细节之前，应当先准备好它的源码编译环境、运行环境。如果能在实际环境安装和运行Spark，显然能够提升读者对于Spark的一些感受，对系统能有个大体的印象，有经验的技术人员甚至能够猜出一些Spark采用的编程模型、部署模式等。当你通过一些途径知道了系统的原理之后，难道不会问问自己？这是怎么做到的。如果只是游走于系统使用、原理了解的层面，是永远不可能真正理解整个系统的。很多IDE本身带有调试的功能，每当你阅读源码，陷入重围时，调试能让我们更加理解运行期的系统。如果没有调试功能，不敢想象阅读源码的困难。本章的主要目的是帮助读者构建源码学习环境，主要包括以下内容：在windows环境下搭建源码阅读环境；在Linux搭建基本的执行环境；Spark的基本使用，如spark-shell。《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。, 《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》一书对Spark1.2.0版本的源代码进行了全面而深入的分析，旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。阿里巴巴集团专家鼎力推荐、阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写。, 本书分为三篇：, 准备篇（第1～2章），介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构，帮助读者了解一些背景知识。, 核心设计篇（第3～7章），着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。通过这部分的内容，读者可以通过源码剖析更加深入理解Spark的核心设计与实现，以便在实际使用中能够快速解决线上问题并对性能进行调优。, 扩展篇（第8～11章），主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用，包括SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容，读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景，让Spark焕发活力

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