”spark2实现原理分析“ 的搜索结果

     _shuffleTimeout: 如果没有 shuffle数据，为 0, 否则为参数 spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.timeout 的值（默认 Long.MaxValue）。每个 executor 用一个集合 shuffleIds 存储其上拥有的 shuffle 数据。

     如果 executor 没有 active 的 shuffle 并且当前时间大于 executor 的超时时间 timeoutAt，则此 executor 可以被安全释放。并且启动定时任务，定时扫描每个 Executor，判断是否有任务运行，是否有 active 的 shuffle...

     本文介绍Dataset的UDF的实现原理。UDF是User-Defined Functions的简写。用户可以根据自己的需要编写函数，并用于Spark SQL中。但也要注意，Spark不会优化UDF中的代码，若大量使用UDF可能让数据处理的性能受到影响，...

     本文主要对Spark RPC的实现进行了宏观（整体架构）和微观（核心源码）上的分析，主要文章结构主要分为模块架构、核心组件和交互流程。

     Spark Codegen是在CBO&RBO后，将算子的底层逻辑用代码来实现的一种优化。 具体包括Expression级别和WholeStage级别的Codegen。 2、举例说明 ① Expression级别：摘一个网上的例子：x + (1 + 2) 用scala代码表示...

     Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层...Spark2x的开源新特性请参考Spark2x开源新特性。

     spark简介以及原理 spark简介        spark是基于内存的分布式处理框架，它把要执行的作业拆分成多个任务，然后将任务分发到多个CPU进行处理，处理结果的中间数据存储在内存中...

     一、shuffle原理分析 1.1 shuffle概述 Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。 在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据...

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