《Spark meetup(Beijing)资料分享》 《Spark meetup(杭州)PPT资料分享》 《北京第二次Spark meetup会议资料分享》 《北京第三次Spark meetup会议资料分享》 《北京第四次Spark meetup会议资料分享》 《北京第五次Spark meetup会议资料分享》》 《北京第六次Spark meetup会议资料分享》 第三次北京Spark Meetup活动 w397090770 10年前 (2014-11-06) 15472℃ 134评论11喜欢
我们在编写Spark Application或者是阅读源码的时候，我们很想知道代码的运行情况，比如参数设置的是否正确等等。用Logging方式来调试是一个可以选择的方式，但是，logging方式调试代码有很多的局限和不便。今天我就来介绍如何通过IDE来远程调试Spark的Application或者是Spark的源码。本文以调试Spark Application为例进行说明，本文用到的I w397090770 10年前 (2014-11-05) 23856℃ 16评论21喜欢
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》（未发布） 在前篇文章中我介绍了Spark on YARN集群模式（yarn-cluster）作业从提交到运行整个过程的情况（详情见《Spar w397090770 10年前 (2014-11-04) 19478℃ 5评论12喜欢
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》（未发布） 下面是分析Spark on YARN的Cluster模式，从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户 w397090770 10年前 (2014-11-03) 24887℃ 3评论38喜欢
本文转载自：http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念——弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性，并且允许开发人员 w397090770 10年前 (2014-10-30) 13654℃ 0评论7喜欢
《Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系(1)》《Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系(2)》 在《Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系(1)》我们谈到了SparkContext的初始化过程会做好几件事情（这里就不再列出，可以去《Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系(1)》查看），其中做了一件重要 w397090770 10年前 (2014-10-28) 7603℃ 6评论8喜欢
《Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系(1)》 《Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系(2)》 从官方的文档我们可以知道，Spark的部署方式有很多种：local、Standalone、Mesos、YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的，但是如果我们从代码的角度来看，其实流程都差不多。 从代码中，我们 w397090770 10年前 (2014-10-24) 7667℃ 2评论14喜欢
Akka学习笔记系列文章：《Akka学习笔记：ACTORS介绍》《Akka学习笔记：Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记：Actor消息传递(2)》 《Akka学习笔记：日志》《Akka学习笔记：测试Actors》《Akka学习笔记：Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记：Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记：ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记 w397090770 10年前 (2014-10-22) 19111℃ 3评论14喜欢
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