上篇spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析 讲解了Spark的内存管理机制,主要是MemoryManager的内容.跟Spark的内存管理机制最密切相关的就是内存存储,本篇文章主要介绍Spark内存存储. 总述 跟内存存储的相关类的关系如下: MemoryStore是负责内存存储的类,其依赖于BlockManager.SerializerManager.BlockInfoManager.MemoryManager. BlockManager是BlockEvictionHandl…

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述 先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结 做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析…

在spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRpcEnv中,剖析了NettyRpcEnv的创建过程. Dispatcher.NettyStreamManager.TransportContext.TransportClientFactory.TransportServer.Outbox.Inbox等等基础的知识都已经在前面剖析过了. 可以参照如下文章做进一步了解. p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12…

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory…

上篇文章 spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析 重点剖析了 Spark的存储体系.从本篇文章开始,剖析Spark作业的调度和计算体系. 在说DAG之前,先简单说一下RDD. 对RDD的整体概括 文档说明如下: RDD全称Resilient Distributed Dataset,即分布式弹性数据集.它是Spark的基本抽象,代表不可变的可分区的可并行计算的数据集. RDD的特点: 1. 包含了一系列的分区 2. 在每一个split上执行函数计算 3. 依赖于其他的RDD 4.…

引言 上篇 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 中,主要介绍了下图中的前两个阶段DAG的构建和Stage的划分. 本篇文章主要剖析,Stage是如何提交的. rdd的依赖关系构成了DAG,DAGScheduler根据shuffle依赖关系将DAG图划分为一个一个小的stage.具体可以看 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 做进一步了解. 紧接上篇文章 上篇文章中,DAGScheduler的handleJobSubmitted方法我们只…

spark 源码分析之十--Spark RPC剖析之TransportResponseHandler.TransportRequestHandler和TransportChannelHandler剖析 TransportResponseHandler分析 先来看类说明: Handler that processes server responses, in response to requests issued from a [[TransportClient]]. It works by tr…

一: 进入shell命令界面 adb shell 二:创建目录/cache/recovery mkdir /cache/recovery 如果系统中已有此目录,则会提示已存在. 三: 修改文件夹权限 chmod -R 777 /cache/recovery 四: 把ota文件路径写入/cache/recovery/command文件中 echo "--update_package=系统ota升级包文件路径 " > /cache/recovery/command 如我的OTA升级包…

本文是ABP核心项目源码分析的最后一篇,介绍一些前面遗漏的功能 AbpSession AbpSession: 目前这个和CLR的Session没有什么直接的联系.当然可以自定义的去实现IAbpSession使之与CLR的Session关联 IAbpSession:定义如下图中的四个属性. NullAbpSession:IAbpSession的一个缺省实现,给每个属性都给予null值,无实际作用 ClaimsAbpSession:实现了从ClaimsPrincipal/ClaimsIdentity…

这里的内容和ABP 动态webapi没有关系.除了动态webapi,ABP必然是支持使用传统的webApi.ABP.Web.Api模块中实现了一些同意的基础功能,以方便我们创建和使用asp.net webApi. AbpApiController:这是一个抽象基类,继承自ApiController,是AB WebApi系统中所有controller的基类.如下图中,其封装了ABP核心模块中提供的大多数的功能对象.同时实现了一些公共的方法.它有四个派生类:DynamicApiController<…

通过AD作为用户认证的数据源.整个管理用户认证逻辑就在LdapAuthenticationSource类中实现. LdapSettingProvider:定义LDAP的setting和提供DefautValue.主要提供配置访问AD数据库的账号信息. LdapSettings/ILdapSettings:通过settingManager获取LDAP settings AbpZeroLdapModuleConfig/IAbpZeroLdapModuleConfig: 提供激活Ldap认证的配置.…

普通的插槽里面的数据是在父组件里定义的,而作用域插槽里的数据是在子组件定义的. 有时候作用域插槽很有用,比如使用Element-ui表格自定义模板时就用到了作用域插槽,Element-ui定义了每个单元格数据的显示格式,我们可以通过作用域插槽自定义数据的显示格式,对于二次开发来说具有很强的扩展性. 作用域插槽使用<template>来定义模板,可以带两个参数,分别是: slot-scope    ;模板里的变量,旧版使用scope属性 slot              ;该作用域插槽的nam…

本篇文章主要剖析broadcast 的实现机制. BroadcastManager初始化 BroadcastManager初始化方法源码如下: TorrentBroadcastFactory的继承关系如下: BroadcastFactory An interface for all the broadcast implementations in Spark (to allow multiple broadcast implementations). SparkContext uses a Br…

本文结合<Spring源码深度解析>来分析Spring 5.0.6版本的源代码.若有描述错误之处,欢迎指正. 我们不可能指望在一个函数中完成一个复杂的逻辑,而且我们跟踪了这么多Spring代码, 经历了这么多函数,或多或少也发现了一些规律:一个真正干活的函数其实是以do开头的, 比如 doGetObjectFromFactoryBean:而给我们错觉的函数,比如 getObjectFromFactoryBean,其 实只是从全局角度去做些统筹的工作.这个规则对于 createBean也不例外,…

原文网址: http://www.cnblogs.com/csdev Networkcomms 是一款C# 语言编写的TCP/UDP通信框架  作者是英国人  以前是收费的 目前作者已经开源  许可是:Apache License v2 开源地址是:https://github.com/MarcFletcher/NetworkComms.Net Connection NetworkComms.Net中的连接基类    用户交互时使用的类  是TCPConnection和 UDPConnectio…

上篇文章 spark 源码分析之十六 -- Spark内存存储剖析 主要剖析了Spark 的内存存储.本篇文章主要剖析磁盘存储. 总述 磁盘存储相对比较简单,相关的类关系图如下: 我们先从依赖类 DiskBlockManager 剖析. DiskBlockManager 文档说明如下: Creates and maintains the logical mapping between logical blocks and physical on-disk locations. One block…

如下,是 spark 源码分析系列的一些文章汇总,持续更新中...... Spark RPC spark 源码分析之五--Spark RPC剖析之创建NettyRpcEnv spark 源码分析之六--Spark RPC剖析之Dispatcher和Inbox.Outbox剖析 spark 源码分析之七--Spark RPC剖析之RpcEndPoint和RpcEndPointRef剖析 spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClie…

问题的提出 本篇文章将回答如下问题: 1.  spark任务在执行的时候,其内存是如何管理的? 2. 堆内内存的寻址是如何设计的?是如何避免由于JVM的GC的存在引起的内存地址变化的?其内部的内存缓存池回收机制是如何设计的? 3. 堆外和堆内内存分别是通过什么来分配的?其数据的偏移量是如何计算的? 4. 消费者MemoryConsumer是什么? 5. 数据在内存页中是如何寻址的? 单个任务的内存管理是由 org.apache.spark.memory.TaskMemoryManager 来管理…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

TransportClient类说明 先来看,官方文档给出的说明: Client for fetching consecutive chunks of a pre-negotiated stream. This API is intended to allow efficient transfer of a large amount of data, broken up into chunks with size ranging from hundreds of KB to a few MB. …

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

本文结合<Spring源码深度解析>来分析Spring 5.0.6版本的源代码.若有描述错误之处,欢迎指正. 目录 一.创建bean的实例 1. autowireConstructor 2 . instantiateBean 3 . 实例化策略 二.记录创建bean的ObjectFactory 三.属性注入 1. autowireByName 2. autowireByType 3. applyPropertyValues 四.初始化bean 1. 激活 Aware 方法 2. 处理器的应用…

继上篇<Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈>之后,我们继续来看第二阶段--Stage划分. Stage划分的大体流程如下图所示: 前面提到,对于JobSubmitted事件,我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理.那么我们先来看下代码: // 处理Job提交的函数 private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, finalRDD: RDD[_], func: (TaskCo…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3879151.html 在SparkContext创建过程中会调用createTaskScheduler函数来启动TaskScheduler任务调度器,本文就详细分析TaskScheduler的工作原理: TaskScheduler会根据部署方式而选择不同的SchedulerBackend来处理 下图展示了TaskScheduler.TaskSchedulerImpl.SchedulerBackend等…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3868718.html 本文主要分享一下如何构建Spark源码分析环境.以前主要使用eclipse来阅读源码的,但是针对用scala写的spark来说不是太方便.最近开始转向使用idea 首先http://www.jetbrains.com/idea/下载安装idea 选择File->Settings->Plugins->Install JetBrain plugin安装scala插件…

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us…

有了前面spark-shell的经验,看这两个脚本就容易多啦.前面总结的Spark-shell的分析可以参考: Spark源码分析之Spark Shell(上) Spark源码分析之Spark Shell(下) Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable…

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-deploy%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background 在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了Hadoop YARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器:并且分析了Spark应用内的任务调度模块.本文就Spark的外层资…

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 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,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local…

Spark源码分析 – SparkContext 中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(--) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains(…