七个pdf理解spark系列_5-Architecture下载

weixin_39820780 2020-08-17 02:00:40

GitHub上某位大牛JerryLead对Spark的理解，大量图示，生动形象，总共7个pdf，看完对spark的原理，运行机制以及后续性能调优有很大的帮助，这是第五个pdf，描述了spark任务部署图，Job的提交，逻辑执行图、物理执行图的生成，task的分配，Task的运行等
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GitHub上某位大牛JerryLead对Spark的理解，大量图示，生动形象，总共7个pdf，看完对spark的原理，运行机制以及后续性能调优有很大的帮助，这是第五个pdf，描述了spark任务部署图，Job的提交，逻辑执行图、物理执行图的生成，task的分配，Task的运行等

IBM_AI_reference_architecture_and_its_applications_in_the_financial_industry

spark相关内容的解析。。

本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解 job 从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择问题驱动的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。从一个典型的 job 例子入手，逐渐讨论 job 生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。本文档面向的是希望对 Spark 设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的 Geeks。因为 Spark 社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与 Spark 版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论 Spark core standalone 版本中的核心功能，而不是全部功能。诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学 Ng 的 ML 课程的时候，当年好有激情啊。这次的撰写花了 20+ days，从暑假写到现在，大部分时间花在 debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。内容本文档首先讨论 job 如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。具体内容如下： Overview 总体介绍 Job logical plan 介绍 job 的逻辑执行图（数据依赖图） Job physical plan 介绍 job 的物理执行图 Shuffle details 介绍 shuffle 过程 Architecture 介绍系统模块如何协调完成整个 job 的执行 Cache and Checkpoint 介绍 cache 和 checkpoint 功能 Broadcast 介绍 broadcast 功能 Job Scheduling

Streaming Architecture New Designs Using Apache Kafka and MapR Streams

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