Spark发射任务源代码分析

spark+openfire 源代码部署

spark+openfire二次开发（一） 文章分类:Java编程 1.准备工作： 到官网上下载Openfire 3.6.4，并通过svn下载openfire、Spark和SparkWeb 的源代码 官网地址如下： https://www.wendangku.net/doc/995596892.html,/downloads/index.jsp 注意官网上最新的Spark版本是2.5.8,其jdk环境最好使用1.6的版本。 2.环境搭建——spark源码安装配置 双击openfire_3_6_4.exe进行openfire的安装，安装过程很简单，不介绍了。 本例的开发环境是基于Eclipse的。 1）选择File——New——Project——Java Project。 输入项目工程名spark Contents中选择"Create project from existiing source",然后把spark 文件所在的文件夹加进去..

点击Finish。 2）生成Spark： 点击Window::Show View::Ant 右击Ant面板,选择Add Buildfiles 展开spark::build文件夹,选择build.xml,点击"OK" 在Ant面板,展开Spark,双击"release",等一段时间,会提示"Build Successful"。 3）运行Spark： 点击Run::Open Debug Dialog...,出现"Run"窗口 选择"Java Application",右键点击"New"按钮. 在"Main"标签页,将New_configuration换成Spark. 点击Project::Browse按钮,选择Spark,再点OK.

Apache_Spark源码走读系列篇二

超人学院—Apache Spark源码走读之Task运行期之函数调用关系分析 欢迎转载，转载请注明出处，超人学院。 概要 本篇主要阐述在TaskRunner中执行的task其业务逻辑是如何被调用到的，另外试图讲清楚运行着的task其输入的数据从哪获取，处理 的结果返回到哪里，如何返回。 准备 1.spark已经安装完毕 2.spark运行在local mode或local-cluster mode local-cluster mode local-cluster模式也称为伪分布式，可以使用如下指令运行 MASTER=local[1,2,1024] bin/spark-shell [1,2,1024]分别表示，executor number, core number和内存大小，其中内存大小不应小于默认的512M Driver Programme的初始化过程分析 初始化过程的涉及的主要源文件 1.SparkContext.scala 整个初始化过程的入口 2.SparkEnv.scala 创建BlockManager, MapOutputTrackerMaster, ConnectionManager, CacheManager 3.DAGScheduler.scala 任务提交的入口，即将Job 划分成各个stage的关键 4.TaskSchedulerImpl.scala 决定每个stage可以运行几个task， 每个task分别在哪个executor上运行 5.SchedulerBackend

1.最简单的单机运行模式的话，看LocalBackend.scala 2.如果是集群模式，看源文件 SparkDeploySchedulerBackend 初始化过程步骤详解 步骤1：根据初始化入参生成SparkConf，再根据SparkConf来创建SparkEnv, SparkEnv中主要包含以下关键性组件 1. BlockManager 2. MapOutputTracker 3. ShuffleFetcher 4. ConnectionManager private[spark] val env = SparkEnv.create( conf, "", conf.get("spark.driver.host"), conf.get("spark.driver.port").toInt, isDriver = true, isLocal = isLocal) SparkEnv.set(env) 步骤2：创建TaskScheduler,根据Spark的运行模式来选择相应的SchedulerBackend，同时启动taskscheduler，这一步至为关键 private[spark] var taskScheduler = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, appName) taskScheduler.start() TaskScheduler.start目的是启动相应的SchedulerBackend，并启动定时器进行检测 overridedef start() { backend.start() if (!isLocal && conf.getBoolean("spark.speculation", false)) {

基于Spark的机器学习资料43、其它SparkML算法简单介绍

Spark ML算法简单介绍 一、线性回归算法 线性回归（Linear Regression），数理统计中回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布，其中只有一个自变量的情况称为简单回归，多个自变量的情况叫多元回归。 这个例子中近简化使用房屋面积一个因子作为自变量，y轴对应其因变量房屋价格。所以我们机器学习的线性回归就变为对于给定有限的数据集，进行一元线性回归，即找到一个一次函数y=y(x) + e，使得y满足当x={2104, 1600, 2400, 1416, 3000, ... }, y={400, 330, 369, 232, 540, ... } 如下图所示： 至于公式的求解，大家可以自己去看一下源码或者方程求解，这里就不讲解了。 二、逻辑回归算法 logistic回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0和1上。 它与线性回归的不同点在于：为了将线性回归输出的很大范围的数，例如从负无穷到正无穷，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”才能说服广大民众。当然了，把大值压缩到这个范围还有个很好的好处，就是可以消除特别冒尖的变量的影响。

三、贝叶斯分类算法 贝叶斯定理 贝叶斯定理解决的是这样一个问题：已知在事件B发生的条件下，事件A的发生概率P(A|B)，怎样得到事件A发生的条件下，事件B的发生概率P(B|A)？贝叶斯定理为我们打通了从P(A|B) 到P(B|A) 的道路。 P(B|A) = P(A|B) ×P(B) / P(A) 举例说明，假设已经有了100个email，其中： 垃圾邮件占比60%，即P(Spam) = 0.6 80%的垃圾邮件包含关键字“buy”，即P(Buy|Spam) = 0.8 20%的垃圾邮件不包含关键字“buy” 正常邮件占比40%，即P(NotSpam) = 0.4 10%的正常邮件包含关键字“buy”，即P(Buy|NotSpam) = 0.1 90%的正常邮件不包含关键字“buy” 现在，第101个email 进来了，它包含关键字“buy”，那么它是垃圾邮件的概率P(Spam|Buy) 是多少？ P(Spam|Buy) = P(Buy|Spam) ×P(Spam) / P(Buy) P(Buy) = P(Buy|Spam) ×P(Spam) + P(Buy|NotSpam) ×P(NotSpam) P(Spam|Buy) = (0.8 ×0.6) / (0.8 ×0.6 + 0.1 ×0.4) = 0.48 / 0.52 = 0.923 由此得出，这个email 有92.3%的可能是一个垃圾邮件。 四、SVM支持向量机算法 支持向量机是一个类分类器，它能够将不同类的样本在样本空间中践行分割，其中生成的分隔面叫作分隔超平面。给定一些标记好的训练样本，SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。 五、决策树算法 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。 样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要的判断依据，而性别、婚姻状况等等就是次要的判断依据。决策树构建的过程，就是根据特征的决定性程度，先使用决定性程度高的特征分类，再使用决定性程度低的特征分类，这样构建出一棵倒立的树，就是我们需要的决策树模型，可以用来对数据进行分类。 决策树学习的过程可以分为三个步骤：1）特征选择，即从众多特征中选择出一个作为当前节点的分类标准； 2）决策树生成，从上到下构建节点；3）剪枝，为了预防和消除过拟合，需要对决策树剪枝。 六、Kmeans聚类算法 聚类（clustering）与分类（classification）的不同之处在于：分类是一种示例式的有监督学习算法，它要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应，很多时候这个条件是不成立的，尤其是面对海量数据的时候；而聚类是一种观察式的无监督学习算法，在聚类之前可以不知道类别甚至不给定类别数量，由算法通过对样本数据的特征进行观察，然后进行相似度或相异度的分析，从而达到“物以类聚”的目的。 七、LDA主题模型算法 隐含狄利克雷分配（LDA，Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型(Topic Model，即从所收集的文档中推测主题)。甚至可以说LDA模型现在已经成为了主题建模中的一个标准，是实践中最成功的主题模型之一。 那么何谓“主题”呢？，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说，我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认为一篇文章、一段话、一个句子是从一个概率模型中生成的。也就是说在主题模型中，主题表现为一系列相关的单词，是这些单词的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，这些单词与这个主题有很强的相关性。 LDA可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词

Spark源码学习(4)——Scheduler

Spark源码学习（4）——Scheduler Scheduler的基本过程 用户提交的Job到DAGScheduler后，会封装成ActiveJob，同时启动JobWaiter监听作业的完成情况。同时依据job中RDD的dependency和dependency属性(窄依赖NarrowDependency，宽依赖ShufflerDependecy)，DAGScheduler会根据依赖关系的先后产生出不同的stage DAG(result stage, shuffle map stage)。在每一个stage内部，根据stage产生出相应的task，包括ResultTask或是ShuffleMapTask，这些task会根据RDD中partition的数量和分布，产生出一组相应的task，并将其包装为TaskSet提交到TaskScheduler上去。 DAGScheduler DAGScheduler是高层级别的调度器。实现了stage-oriented调度。它计算一个DAG中stage 的工作。并将这些stage输出落地物化。 最终提交stage以taskSet方式提交给TaskScheduler。DAGScheduler需要接收上下层的消息，它也是一个actor。这里主要看看他的一些事件处理。以下是的所处理的事件。 private[scheduler] case class JobSubmitted( jobId: Int, finalRDD: RDD[_], func: (TaskContext, Iterator[_]) => _, partitions: Array[Int], callSite: CallSite, listener: JobListener, properties: Properties = null) extends DAGSchedulerEvent private[scheduler] case class StageCancelled(stageId: Int) extends DAGSchedulerEvent private[scheduler] case class JobCancelled(jobId: Int) extends DAGSchedulerEvent private[scheduler] case class JobGroupCancelled(groupId: String) extends DAGSchedulerEvent private[scheduler] case object AllJobsCancelled extends DAGSchedulerEvent private[scheduler] case class BeginEvent(task: Task[_], taskInfo: TaskInfo) extends DAGSchedulerEvent private[scheduler] case class GettingResultEvent(taskInfo: TaskInfo) extends DAGSchedulerEvent 还有很多，不一一罗列。

Spark开发环境配置及流程(Intellij IDEA)

Spark开发环境配置及流程 之前已经将集群配置完成（详见Hadoop2.6.0搭建过程.doc和Spark1.2搭建过程.doc文档），开发环境中的JDK，Scala部分就不介绍了，下面直接介绍我们用的开发工具Interlij IDEA。为什么选择Intellij IDEA？因为它更好的支持Scala 项目，目前Spark开发团队使用它作为开发环境。 1.下载 直接到官方网站下载页面下载（https://www.wendangku.net/doc/995596892.html,/idea/download/）。 有收费的完整版，也有免费的基本版本，收费的网上也有破解方案。 2.解压 解压到/usr/local，这是因为之前的Scala和Spark都放这里，也可以根据自己喜好。 [hadoop@lenovo0 Downloads]$ sudo tar -vxzf ideaIC-14.1.tar.gz -C /usr/local/ 改个名字，然后授权给hadoop用户。 [hadoop@lenovo0 local]$ cd /usr/local/ [hadoop@lenovo0 local]$ sudo mv ideaIC-14.1 ideaIC14 [hadoop@lenovo0 local]$ sudo chown -R hadoop:hadoop ideaIC14/ 3.启动 在解压的文件夹下有个文件介绍怎么打开应用，还有一些设置信息，大家可以看一看： 通过cat命令可以查看，我只截了一些关键的：

根据提示，我们直接进入到文件夹bin目录下执行./idea.sh即可启动： 之后便可以根据UI提示界面创建快捷方式，方便下次启动。 4.在IDEA中安装Scala插件 在IDEA的设置里面，直接搜索“plugins”，在右边的展开中搜索“scala”，点击相应的按钮添加插件即可： 5.配置Spark应用开发环境 这里以SparkPi程序为例子。 5.1创建Scala Project，设置名称，JDK和Scala路径：

spark-Bench环境搭建文档

Spark-Bench运行环境搭建 按照官方文档进行第3.1步系统环境配置的时候会出现几个错误，在这里一一解决 1、首先是wikixmlj的编译和安装问题，这个wikixmlj工程经过maven编译（即直接执行 mvn package命令，我觉得-Dmaven.test.skip=true应该是不需要的）后会在其target 目录下生产一个wikixmlj-1.0-SNAPSHOT.jar文件，接下来执行mvn install命令去安装这个jar包时就会报错。所以我通过以下命令手动安装jar的方式在maven的本地仓库中安装wikixmlj-1.0-SNAPSHOT.jar： mvn install:install-file -DgroupId=edu.jhu.nlp -DartifactId=wikixmlj

-Dversion=1.0-SNAPSHOT -Dpackaging=jar -Dfile=.\classes\artifacts\wikixmlj_.jar\wikixmlj.jar 注：因为在后面编译SparkBench工程中，需要依赖wikixmlj-1.0-SNAPSHOT.jar，所以必须在maven仓库中先安装这个jar包。而这个jar在网上是下载不到的，所以我只能把它github上的源码工程clone下来，然后再用idea编译，然后再打包jar包 2、第一步搞定后，在编译整个SparkBench工程（即直接在工程根目录执行./build-all.sh 命令）时也会出错，首先是在编译第一个子工程Common工程时出现问题: 其实这个问题是由于你的Spark-Bench工程是由jdk-1.8.0编译，而现在你本地只有jdk-1.7.0，所以就报了这个错，我通过将父工程的pom.xml文件中的jdk编译原版本和目标版本版本全部由1.8换成1.7后，这个问题得以解决。

spark环境配置

一、安装JDK、Hadoop、 Spark、Scala等，搭建spark集群 环境:CentOS 6.4, Hadoop 1.1.2, JDK 1.7, Spark 0.7.2, Scala 2.9.3 折腾了几天，终于把Spark 集群安装成功了，其实比hadoop要简单很多，由于网上搜索到的博客大部分都还停留在需要依赖mesos的版本，走了不少弯路。 1. 安装 JDK 1.7 yum search openjdk-devel sudo yum install java-1.7.0-openjdk-devel.x86_64 /usr/sbin/alternatives --config java /usr/sbin/alternatives --config javac sudo vim /etc/profile # add the following lines at the end export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.19.x86_64 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar # save and exit vim # make the bash profile take effect immediately $ source /etc/profile # test $ java -version 参考我的另一篇博客，安装和配置CentOS服务器的详细步骤。 2. 安装 Scala 2.9.3 Spark 0.7.2 依赖 Scala 2.9.3, 我们必须要安装Scala 2.9.3. 下载scala-2.9.3.tgz并保存到home目录. $ tar -zxf scala-2.9.3.tgz $ sudo mv scala-2.9.3 /usr/lib $ sudo vim /etc/profile

Spark集群启动之Master、Worker启动流程源码分析

Spark集群启动之Master、Worker启动 流程源码分析 Spark集群启动Master可以使用脚本启动：start-master，shell脚本细节自行查看。 最终启动命令为:Java -cp /home/daxin/bigdata/spark/conf/:/home/daxin/bigdata/spark/jars/*:/home/daxin/bigdata/Hadoop/et c/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m org.apache.spark.deploy.master.Master --host node --port 7077 --webui-port 8080 最终转换为java命令启动Master的过程，所以我们就需要查看一下Master的main方法代码如下： [java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 val systemName = "sparkMaster" private val actorName = "Master" /** * spark-class脚本调用，启动master * * @param argStrings */ def main(argStrings: Array[String]) { SignalLogger.register(log) //参数配置准备 val conf = new SparkConf val args = new MasterArguments(argStrings, conf) //创建actorSystem // (actorSystem, boundPort, portsResponse.webUIPort, portsResponse.restPort) val (actorSystem, _, _, _) = startSystemAndActor(args.host, args.port, args.webUiPort, conf) actorSystem.awaitTermination() } 通过代码可以可以知道调用startSystemAndActor方法完成ActorSystem和Actor的创建。startSystemAndActor方法中调用 [java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 val (actorSystem, boundPort) = AkkaUtils.createActorSystem(systemName, host, port, conf = conf, securityManager = securityMgr) 完成ActorSystem的创建，然后调用： [java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 val actor = actorSystem.actorOf(Props(classOf[Master], host, boundPort, webUiPort, securityMgr,

spark性能调优

1. 2. 3. 4. 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. Spark性能调优 1 调度与分区优化 小分区合并问题： 频繁的filter过滤或者过滤掉的数据量过大就会产生问题，造成大量小分区的产生（每个分区数据量小）。由于Spark是每个数据分区都会分配一个任务执行，如果任务过多，则每个任务处理的数据量很小，会造成线程切换开销大，很多任务等待执行，并行度不高的问题。解决方式：可以采用RDD中重分区的函数进行数据紧缩，减少分区数，将小分区合并变为大分区。 通过coalesce函数来减少分区。 倾斜问题： 倾斜（skew）有数据倾斜和任务倾斜两种情况，数据倾斜导致的结果即为任务倾斜，在个别分区上，任务执行时间过长。 的原因大致有以下几种： 数据倾斜1）key的数据分布不均匀（一般是分区key取得不好或者分区函数设计得不好）。 2）业务数据本身就会产生数据倾斜（像TPC-DS为了模拟真实环境负载特意用有倾斜的数据进行测试）。 3）结构化数据表设计问题。 4）某些SQL语句会产生数据倾斜。 解决方案： 1）增大任务数，减少每个分区数据量：增大任务数，也就是扩大分区量，同时减少单个分区的数据量。 2）对特殊key处理：空值映射为特定Key，然后分发到不同节点，对空值不做处理。 3）广播。 ①小数据量表直接广播。 ②数据量较大的表可以考虑切分为多个小表，多阶段进行Map Side Join。 4）聚集操作可以Map端聚集部分结果，然后Reduce端合并，减少Reduce端压力。 5）拆分RDD：将倾斜数据与原数据分离，分两个Job进行计算。 产生任务倾斜的原因较为隐蔽，一般就是那台机器的正在执行的Executor执行时间过长，因为服务器架构，或JVM，也可任务倾斜：能是来自线程池的问题，等等。 解决方式：可以通过考虑在其他并行处理方式中间加入聚集运算，以减少倾斜数据量。 数据倾斜一般可以通过在业务上将极度不均匀的数据剔除解决。这里其实还有Skew Join的一种处理方式，将数据分两个阶段处理，倾斜的key数据作为数据源处理，剩下的key的数据再做同样的处理。二者分开做同样的处理。 产生原因可能是数据倾斜，也可能是执行任务的机器在架构，OS、JVM各节点配置不同或其他原因。 任务执行速度倾斜：解决方式：设置spark.speculation=true把那些执行时间过长的节点去掉，重新调度分配任务。同时可以配置多长时间来推测执行，s park.speculation.interval用来设置执行间隔进行配置。在源码中默认是配置的100。 并行度： Spark会根据文件的大小，默认配置Map阶段任务数量，也就是分区数量（也可以通过SparkContext.textFile等方法进行配置）。而Re duce的阶段任务数量配置可以有两种方式，1）写函数的过程中通过函数的第二个参数进行配置。2）通过配置spark.default.paralle lism来进行配置。它们的本质原理一致，均是控制Shuffle过程的默认任务数量。 DAG调度执行优化 ： 1）同一个Stage中尽量容纳更多的算子，以减少Shuffle的发生。 由于Stage中的算子是按照流水线方式执行的，所以更多的Transformation放在一起执行能够减少Shuffle的开销和任务启动和切换的开销。 2）复用已经cache过的数据。可以使用cache和persist函数将数据缓存在内存，其实用户可以按单机的方式理解，存储仍然是多级存储，数据存储在访问快的存储设备中，提高快速存储命中率会提升整个应用程序的性能。 2 内存存储优化 JVM调优 应用程序中对象所占用的内存空间。计算数据在集群内存占用的空间的大小的最好方法是创建一个RDD，读取这些数据，将数据加载到 cache，在驱动程序的控制台查看SparkContext的日志。这些日志信息会显示每个分区占用多少空间（当内存空间不够时，将数据写到磁盘上），然后用户可以根据分区的总数大致估计出整个RDD占用的空间。 访问这些内存对象的代价。 1）在设计和选用数据结构时能用数组类型和基本数据类型最好，尽量减少一些链式的Java集合或者Scala集合类型的使用。 2）减少对象嵌套。 3）考虑使用数字的ID或者枚举对象，而不是使用字符串作为key键的数据类型。 4）当内存小于32GB时，官方推荐配置JVM参数-XX：+UseCompressedOops，进而将指针由8byte压缩为4byte。 垃圾回收的开销。 1）度量GC的影响。 GC调优的第一步是统计GC的频率和GC的时间开销。可以设置spark-env.sh中的SPARK_JAVA_OPTS参数，添加选项-verbose：gc-XX：+Pr intGCDetails-XX：+PrintGCTime-Stamps。当用户下一次的Spark任务运行时，将会看到worker的日志信息中出现打印GC的时间等信息。 2）缓存大小调优。 对GC来说，一个重要的配置参数就是内存给RDD用于缓存的空间大小。默认情况下，Spark用配置好的Executor 60%的内存（spark.executor.memory）缓存RDD。 3）全局GC调优。 Spark中全局的GC调优要确保只有存活时间长的RDD存储在老年代（Old generation）区域，这样保证年轻代（Young）有足够的空间存储存活时间短的对象。首先考虑用序列化的方式尝试解决。 OOM调优 检查程序，看是否有死循环或不必要重复创建大量对象的地方。找到原因后，修改程序和算法。有很多Java profile工具可以使用，官方推荐的是YourKit其他还有JvisualVM、Jcohsole等工具可以使用。 按照之前内存调优中总结的能够减少对象在内存数据存储空间的方法开发程序开发和配置参数。 增加Java虚拟机中Xms（初始堆大小）和Xmx（最大堆大小）参数的大小，如set JAVA_OPTS=-Xms256m-Xmx1024m。 还很可能是Shuffle类操作符在任务执行过程中在内存建立的Hash表过大。在这种情况下，可以通过增加任务数，即分区数来提升并行 性度，减小每个任务的输入数据，减少内存占用来解决。 磁盘临时目录空间优化 配置参数spark.local.dir能够配置Spark在磁盘的临时目录，默认是/tmp目录。Shuffle的过程中，中间结果会写入Spark在磁盘的临时目录中

大数据Spark企业级实战书籍推荐

Life is short，you need Spark！ Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台。基于RDD，Spark成功地构建起了一体化、多元化的大数据处理体系。 雅虎、Conviva、淘宝、网易、大众点评、优酷土豆、腾讯、华为等公司均在生产环境中部署了大规模的Spark。 《大数据Spark企业级实战》完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，完全基于实战代码来组织内容，从零起步，不需任何基础，完全无痛地掌握Spark大数据处理实战技术，源码解析： Spark集群的动手构建 Spark架构 Spark内核的深入解析 Spark四大子框架的细致剖析和实战 Tachyon文件系统揭秘 Spark多语言编程 SparkR Spark性能调优和最佳实践 一站式实现Spark企业级开发实战！ 内容简介： Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台，是Apache软件基金会下所有开源项目中三大顶级开源项目之一。 在“One Stack to rule them all”理念的指引下，Spark基于RDD成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中，开发者使用一致的API操作Spark中的所有功能；更为重要的是Spark的Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming等四大子框架之间可以在内存中完美的无缝集成并可以互相操作彼此的数据，这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势，更使得Spark正在加速成为大数据处理中心首选的和唯一的计算平台。 《大数据Spark企业级实战》详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等，并且结合Spark源码细致的解析了Spark内核和四大子框架，最后在附录中提供了的Spark的开发语言Scala快速入门实战内容，学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需要。 《大数据Spark企业级实战》从零起步，完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，基于实战代码来组织内容，对于一名大数据爱好者来说，《大数据Spark企业级实战》内容可以帮助您一站式地完成从零起步到进行Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要。 作者简介： 王家林，Spark亚太研究院首席专家，中国移动互联网和云计算大数据集大成者。在Spark、Hadoop、Android等方面有丰富的源码、实务和性能优化经验。彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码，并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究。 目录： 第1章Spark编程模型 1．1 Spark：一体化、多元化的高速 大数据通用计算平台和库 1．1．1 为什么需要使用Spark 1．1．2 Spark技术生态系统简介 1．2 Spark大数据处理框架 1．2．1 Spark速度为何如此之快 1．2．2 RDD：分布式函数式编程 1．3 Spark子框架解析 1．3．1 图计算框架Spark GraphX 1．3．2 实时流处理框架 （Spark Streaming） 1．3．3 交互式SQL处理框架

spark 随机森林算法原理源码分析及案例实战

Spark 随机森林算法原理、源码分析及案例实战 在IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用。开始您的试用 引言Spark 内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻 重的地位，2014 年Spark 风靡IT 界，Twitter 数据显示Spark 已经超越Hadoop、Yarn 等技术，成为大数据处理 领域中最热门的技术，如图1 所示。2015 年6 月17 日，IBM 宣布它的“百万数据工程师计划”，承诺大力推进Apache Spark 项目，并称该项目为“以数据为主导的，未来十年最为重要的新的开源项目”，计划投入超过3500 名研 究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark 相关的项目，并将为Spark 开源生态系统无偿提供突破性的机器学 习技术——IBM SystemML。从中不难发现，机器学习技术是IBM 大力支持Spark 的一个重要原因，这是因为 Spark 是基于内存的，而机器学习算法内部实现几乎都需要进行迭代式计算，这使得Spark 特别适用于分布式环境下 的机器学习。本文将对机器学习领域中经典的分类和回归算法——随机森林（Random Forests）进行介绍。首先对随机森林算法的核心原理进行介绍，接着介绍其在Spark 上的 实现方式并对其源码进行分析，最后给出一个案例说明随机森林算法在实际项目中的应用。后续相关内容介绍全部以分

类角度进行，回归预测与分类在算法上并没有太多的差异，本文旨在理解随机森林在Spark 上的实现原理。图1. Spark 与其它大数据处理工具的活跃程度比较回页首环境 要求 操作系统：Linux，本文采用的Ubuntu 10.04，大家可以根据自己的喜好使用自己擅长的Linux 发行版 Java 与Scala 版本：Scala 2.10.4，Java 1.7 Spark 集群环境（3 台）：Hadoop 2.4.1+Spark 1.4.0，Spark 集群搭建方式参见本人博客： https://www.wendangku.net/doc/995596892.html,/lovehuangjiaju/article/details/4688397 3 源码阅读与案例实战环境：Intellij IDEA 14.1.4回页首决策树随机森林算法是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法，它不仅可以用来做分类，也可用来做回归即预测，随机森林机由多个决策树构成，相比于单个决策树算法，它分类、预测效果更好，不容易出现过度拟合的情况。随机森林算法基于决策树，在正式讲解随机森林算法之前，先来介绍决策树的原理。决策树是数据挖掘与机器学习领域中一种非常重要的分类器，算法通过训练数据来构建一棵用于分类的树，从而对未知数据进行高效分类。举个相亲的例子来说明什么是决策树、如何构建一个决策树及如何利用决策树进行分类，某相亲网站通过调查相亲历史数据发现，女

spark调研报告

自2013年6月进入Apache孵化器，Spark已经有来自25个组织的120多位开发者参与贡献。而在不久前，更成为了Apache软件基金会的顶级项目，当下已是知名Hadoop开发商Cloudera和MapR的新宠。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，即使使用磁盘，迭代类型的计算也会有10倍速度的提升。Spark从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark当下已成为Apache基金会的顶级开源项目，拥有着庞大的社区支持——活跃开发者人数已超过Hadoop MapReduce）。这里，我们为大家分享许鹏的“Apache Spark源码走读”系列博文，从源码方面对这个流行大数据计算框架进行深度了解。 以下为博文 楔子 源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。 在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。 在阅读该论文的基础之上，再结合Spark作者在2012 Developer Meetup上做的演讲Introduction to Spark Internals，那么对于Spark的内部实现会有一个比较大概的了解。 有了上述的两篇文章奠定基础之后，再来进行源码阅读，那么就会知道分析的重点及难点。基本概念（Basic Concepts） 1. RDD——Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集。 2. Operation——作用于RDD的各种操作分为transformation和action。 3. Job——作业，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operation。 4. Stage——一个作业分为多个阶段。 5. Partition——数据分区，一个RDD中的数据可以分成多个不同的区。