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1.Spark-Submit 源码剖析
2.Apache Spark和Apache Storm的区别
3.Spark SQL系列unPivot 由来原理场景用法示例详解
4.SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法
5.spark是码剖大数据的什么模块
6.apachespark是什么

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧：

       常规Spark提交任务脚本如下：

       其中几个关键的参数：

       再看下cluster.conf配置参数，如下：

       spark-submit提交一个job到spark集群中，码剖大致的码剖经历三个过程：

       代码总Main入口如下：

       Main支持两种模式CLI：SparkSubmit；SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下：

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数：

       有参数中根据参数传入拆分三种方式，码剖然后通过OptionParser解析Args，码剖构造参数创建对象后核心方法是码剖linux源码图解通过buildCommand，而buildCommand又是码剖通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的码剖命令集合，分为两个部分去创建此List,码剖

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER，DEPLOY_MODE，码剖FILES，码剖CLASS等等，码剖这些就和我们上面截图中是码剖对应上的。是码剖通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的码剖话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下：

       SparkSubmit，kill，request都支持，后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口，其中第一步是初始化LOG，然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类，继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下，parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ，如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单，根据参数 opt 及 value，设置各个成员的值。接上例，knime源码分析parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后，在 handle 函数中，master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args，然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action，doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ，分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后，接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口，入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单：几个核心步骤

       先是打印一串日志（可忽略），然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成，异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application，根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala，那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

Apache Spark和Apache Storm的区别

       Apache Spark和Apache Store的区别是什么？他们各自适用于什么样的应用场景？这是stackoverflow上的一个问题，这里整理简要版回答如下：

       Apache Spark是基于内存的分布式数据分析平台，旨在解决快速批处理分析任务、迭代机器学习任务、交互查询以及图处理任务。其最主要的特点在于，Spark使用了RDD或者说弹性分布式数据集。 RDD非常适合用于计算的流水线式并行操作。RDD的不变性(immutable)保证，使其具有很好的容错能力。如果您感兴趣的是更快地执行Hadoop MapReduce作业，Spark是一个很好的选项（虽然必须考虑内存要求）。Spark相对于hadoop MR来说，除了性能优势之外，还有大量丰富的API，这使得分布式编程更高效。

       Spark架构图如下，总体结构非常简洁，没什么需要多说的，这里对spark的几个细节补充解读如下：

       æ¯ä¸ªspark应用程序有自己的执行进程，进程以多线程的方式执行同一个应用的不同任务(tasks)。

       å› ä¸ºä¸åŒçš„spark应用是不同进程，所以无论是在driver端还是executor端，不同用程序都是互相隔离的，在没有集群外存储的情况下，应用之间不能共享数据。

       Spark对底层集群管理器是不可知的。通常能做集群进程管理的容器，都可以管理spark程序。例如Mesos / YARN这样的集群管理也可以用于spark。当前在各大互谅网公司比较常用的就是基于yarn的spark。

       driver端必须在整个应用的生命周期内存在，并且是可寻址（固定在某个机器或者说IP上），因为executor都要跟driver建立连接并通讯。

       ç”±äºŽæ˜¯driver端来负责任务的调度(指应用具体操作的输入输出控制，区别于yarn的集群管理)，所以driver端最好跟executor端最好在同一个局域网（比如同一个机房），从而避免远距离通信。实时上driver端即使不做大的返回集合collect的话，如果任务分片(partitions)很多，也会有大量通信开销。

Spark SQL系列unPivot 由来原理场景用法示例详解

       Unpivot操作在数据处理中，旨在将列数据转化为行数据，实现数据的从宽到长的转换，尤其在数据清理与预处理阶段，对于将宽格式数据转为长格式数据具有重要作用，随着大数据技术的日益发展，Apache Spark作为高效的大规模数据处理框架，提供了支持unpivot操作的工具，助力用户高效地处理海量数据。xml消息源码

       UNPIVOT子句则允许在SELECT子句中，将多个列转换为多行，该操作能够在表名或子查询之后指定，以适应数据处理需求。

       在实际应用中，Unpivot操作具备广泛用途，适用于数据清洗、数据转换等场景。通过参数unpivot_column、name_column和values_column的设定，能够灵活地指定需要转换的列、列名与列值。

       具体应用示例如下：首先创建表并插入数据，然后使用UNPIVOT进行反透视转换，得到结果。接着，展示包含NULL值的实例，并使用别名进行转换，同样获得结果。最后，说明如何反透视多个值列，进一步展示转换效果。

       具体示例代码与结果展示略，旨在直观展现Unpivot操作在不同场景下的应用与结果。

       更多类似概念与详细区别请查阅官方文档链接，以获取深入理解与应用实践。

SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法

       SparkShuffle是Apache Spark中的一个核心概念，主要涉及数据分片、网页源码界面聚合与分发的过程。在使用reduceByKey等操作时，数据会被划分到不同的partition中，但每个key可能分布在不同的节点上。为了解决这一问题，Spark引入了Shuffle机制，主要分为两种类型：HashShuffleManager与SortShuffleManager。

       HashShuffleManager在Spark 1.2之前是默认选项，它通过分区器（默认是hashPartitioner）决定数据写入的磁盘小文件。在Shuffle Write阶段，每个map task将结果写入到不同的文件中。Shuffle Read阶段，reduce task从所有map task所在的机器上寻找属于自己的文件，确保了数据的聚合。然而，这种方法会产生大量的磁盘小文件，导致频繁的磁盘I/O操作、内存对象过多、频繁的垃圾回收（GC）以及网络通信故障，从而影响性能。

       SortShuffleManager在Spark 1.2引入，它改进了数据的处理流程。在Shuffle阶段，数据写入内存结构，当内存结构达到一定大小时（默认5M），内存结构会自动进行排序分区并溢写磁盘。这种方式在Shuffle阶段减少了磁盘小文件的数量，同时在Shuffle Read阶段通过解析索引文件来拉取数据，iossafari查看源码提高了数据读取的效率。

       Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。静态内存管理中内存大小在应用运行期间固定，统一内存管理则允许内存空间共享，提高了资源的利用率。Spark1.6版本默认采用统一内存管理，可通过配置参数spark.memory.useLegacyMode来切换。

       Shuffle优化涉及多个参数的调整。例如，`spark.shuffle.file.buffer`参数用于设置缓冲区大小，适当增加此值可以减少磁盘溢写次数。`spark.reducer.maxSizeInFlight`参数则影响数据拉取的次数，增加此值可以减少网络传输，提升性能。`spark.shuffle.io.maxRetries`参数控制重试次数，增加重试次数可以提高稳定性。

       Shark是一个基于Spark的SQL执行引擎，兼容Hive语法，性能显著优于MapReduce的Hive。Shark支持交互式查询应用服务，其设计架构对Hive的依赖性强，限制了其长期发展，但提供了与Spark其他组件更好的集成性。SparkSQL则是Spark平台的SQL接口，支持查询原生的RDD和执行Hive语句，提供了Scala中写SQL的能力。

       DataFrame作为Spark中的分布式数据容器，类似于传统数据库的二维表格，不仅存储数据，还包含数据结构信息（schema）。DataFrame支持嵌套数据类型，提供了一套更加用户友好的API，简化了数据处理的复杂性。通过注册为临时表，DataFrame的列默认按ASCII顺序显示。

       SparkSQL的数据源丰富，包括JSON、JDBC、Parquet、HDFS等。其底层架构包括解析、分析、优化、生成物理计划以及任务执行。谓词下推（predicate Pushdown）是优化策略之一，能够提前执行条件过滤，减少数据的处理量。

       创建DataFrame的方式多样，可以从JSON、非JSON格式的RDD、Parquet文件以及JDBC中的数据导入。DataFrame的转换与操作提供了灵活性和效率，支持通过反射方式转换非JSON格式的RDD，但不推荐使用。动态创建Schema是将非JSON格式的RDD转换成DataFrame的一种方法。读取Parquet文件和Hive中的数据均支持DataFrame的创建和数据的持久化存储。

       总之，SparkShuffle及Spark SQL通过高效的内存管理、优化的Shuffle机制以及灵活的数据源支持，为大数据处理提供了强大而高效的能力。通过合理配置参数和优化流程，能够显著提升Spark应用程序的性能。

spark是大数据的什么模块

       Spark是大数据处理中的一个重要模块，主要用于大数据的分布式处理和计算。

       Apache Spark是一个开源的、大数据处理框架，它提供了丰富的数据处理功能，并且能够与各种数据源进行高效的交互。Spark最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，现在已经成为Apache软件基金会的一个顶级项目。

       1. 分布式处理能力：Spark的核心优势在于其分布式处理能力。传统的数据处理方式在面对海量数据时，往往会遇到性能瓶颈。而Spark通过分布式计算，能够将大数据任务分解成多个小任务，并在集群中的多个节点上并行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。

       2. 多样化的数据处理能力：除了基本的分布式计算能力外，Spark还提供了丰富的数据处理功能，包括SQL查询、图计算、机器学习等。这些功能都是通过Spark的扩展模块实现的，如Spark SQL用于处理结构化数据，Spark GraphX用于图计算，Spark MLlib用于机器学习等。

       3. 与各种数据源的交互能力：Spark能够轻松地与各种数据源进行交互，包括HDFS、HBase、Cassandra等分布式存储系统，以及传统的关系型数据库。这使得Spark能够轻松地融入现有的大数据生态系统，为用户提供统一的数据处理平台。

       4. 实时流处理能力：除了批处理外，Spark还支持实时流处理。通过Spark Streaming模块，用户可以实时地处理来自各种数据源的数据流，如Kafka、Flume等。这使得Spark不仅能够处理静态的历史数据，还能够处理动态的实时数据。

       总结来说，Spark作为大数据处理的一个重要模块，通过其分布式处理能力、多样化的数据处理能力、与各种数据源的交互能力以及实时流处理能力，为用户提供了一个高效、灵活、统一的大数据处理平台。

apachespark是什么

明确答案：Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架。

详细解释：

       Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理平台。它提供了高效的数据处理和分析工具，允许在分布式环境中进行高效的数据处理、机器学习和图形处理。以下是关于Apache Spark的

       1. 数据处理能力：Apache Spark能够在集群中对大规模数据进行快速处理。它提供了内存计算的能力，这意味着数据可以在内存中直接处理，避免了频繁的磁盘读写操作，从而大大提高了数据处理的速度。

       2. 灵活性与可扩展性：Spark支持多种编程语言和编程模型，如Scala、Python和Java等，这使得开发者可以方便地利用Spark进行数据处理和分析。同时，Spark也具有良好的可扩展性，可以在多个节点上并行处理数据，满足大规模数据处理的需求。

       3. 丰富的库和工具：Apache Spark生态系统包含多个库和工具，如Spark SQL用于数据处理和分析查询、Spark Streaming用于实时数据流处理、MLlib用于机器学习等。这些库为用户提供了丰富的功能，可以满足各种数据处理和分析需求。

       4. 适用场景广泛：Apache Spark适用于多种应用场景，如数据挖掘、机器学习、实时分析、批处理作业等。它在工业界得到了广泛应用，并且在许多大型企业和组织中发挥着重要作用。由于其强大的性能和灵活性，Apache Spark已经成为大数据处理领域的热门选择之一。

       总之，Apache Spark是一个强大而灵活的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理能力、丰富的库和工具以及广泛的应用场景。由于其出色的性能和易用性，Spark在大数据领域得到了广泛应用和认可。

开源 | Spark Commiter 深度解读：Apache Spark Native Engine

       Apache Spark 是基于 JVM 语言开发的分布式计算引擎，当前性能瓶颈集中在计算资源不足，如 CPU 和内存。在 SSD 广泛应用的大背景下，计算瓶颈逐渐转移至 CPU。尽管 JVM 优化有局限性，如方法字节码限制和垃圾回收效率，基于更底层语言如 C++ 开发 Native Engine 可以充分利用现代 CPU 特性如 SIMD 加速计算，并减少垃圾回收对性能的影响。这促使更多项目关注 Native Engine，如 Databricks 的 Photon、Meta 的 Velox 和 Intel 的 Gluten。这些 Native Engine 旨在加速 Spark SQL 计算性能，带来 2 倍提升。Apache Arrow Datafusion 和快手的 Blaze 也是探索中的一部分。