1.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
2.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
3.源码解析Spark中的多少Parquet高性能向量化读
4.tez和spark区别
5.为什么Spark发展不如Hadoop

Spark源码解析2-YarnCluster模式启动

       YARN 模式运行机制主要体现在Yarn Cluster 模式和Yarn Client 模式上。在Yarn Cluster模式下，多少SparkSubmit、多少ApplicationMaster 和 CoarseGrainedExecutorBackend 是多少独立的进程，而Driver 是多少独立的线程；Executor 和 YarnClusterApplication 是对象。在Yarn Client模式下，多少php批量查询源码SparkSubmit、多少ApplicationMaster 和 YarnCoarseGrainedExecutorBackend 也是多少独立的进程，而Executor和Driver是多少对象。

       在源码中，多少SparkSubmit阶段首先执行Spark提交命令，多少底层执行的多少是开启SparkSubmit进程的命令。代码中，多少SparkSubmit从main()开始，多少根据运行模式获取后续要反射调用的多少类名赋给元组中的ChildMainClass。如果是红包大转盘源码Yarn Cluster模式，则为YarnClusterApplication；如果是Yarn Client模式，则为主类用户自定义的类。接下来，获取ChildMainClass后，通过反射调用main方法的过程，反射获取类然后通过构造器获取一个示例并多态为SparkApplication，再调用它的start方法。随后调用YarnClusterApplication的start方法。在YarnClient中，new一个Client对象，其中包含了yarnClient = YarnClient.createYarnClient属性，这是Yarn在SparkSubmit中的客户端，yarnClient在第行初始化和开始，即连接Yarn集群或RM。之后就可以通过这个客户端与Yarn的简单投票系统jsp源码RM进行通信和提交应用，即调用run方法。

       ApplicationMaster阶段主要涉及开启一个Driver新线程、AM向RM注册、AM向RM申请资源并处理、封装ExecutorBackend启动命令以及AM向NM通信提交命令由NM启动ExecutorBackend。在ApplicationMaster进程中，首先开启Driver线程，开始运行用户自定义代码，创建Spark程序入口SparkContext，接着创建RDD，生成job，划分阶段提交Task等操作。

       在申请资源之前，AM主线程创建了Driver的终端引用，作为参数传入createAllocator()，微信分享asp源码因为Executor启动后需要向Driver反向注册，所以启动过程必须封装Driver的EndpointRef。AM主线程向RM申请获取可用资源Container，并处理这些资源。ExecutorBackend阶段尚未完成，后续内容待补充。

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例，每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组，可使用union实现。但随列数增加，SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。java实现文件上传 源码unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中，ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。

       综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。

源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读

       在Spark中，Parquet的高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的逐行读取和解码不同，采用列式批处理方式，显著提升了列解码的速度，据Databricks测试，速度比非向量化版本快了9倍。本文将深入解析Spark的源码，揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。

       Spark的向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是每次读取返回的批量数据容器，其中包含一个ColumnVectors数组，每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问，同时也提供按行的视图，通过InternalRow对象逐行处理。

       在读取过程中，Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取，它根据指定的批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取，根据列的类型和编码进行相应的解码处理。

       值得注意的是，Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例，以减少内存占用，优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存，以适应不同的存储需求。通过这些优化，向量化读取在处理大型数据集时表现出色，尤其是在性能上。

       然而，尽管Spark的向量化读取已经非常高效，Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快，这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化，或者其在数据处理流程中的其他改进，但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。

tez和spark区别

       tez的优势spark都有，并且tez其实缓冲优势并不大。而spark的缓冲效果更明显，而且可以快速返回。例如：你查3万条数据，tez是要全部查询然后再返回的，而sparksql取到3万条其他就不算了（效果看起来是这样子，具体没看源码实现；md hive-on-spark还是会全部跑）。

        tez任务缓冲不能共享，spark更加细化，可以有process级别缓冲（就是用上次计算过的结果，加载过的缓冲）！例如，你查数据记录同时又要返回count，这时有些操作是prcess_local级别的，这个tez是不能比的！

        spark的日志UI看起来更便捷，呵呵

为什么Spark发展不如Hadoop

       Spark是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统，目的是更快速地进行数据分析。Spark早期的核心部分代码只有3万行。Spark提供了与HadoopMap/Reduce相似的分散式运算框架，但基于RAM和优化设计，因此在交换式数据分析和datamining的Workload中表现不错。

       è¿›å…¥å¹´ä»¥åŽï¼ŒSpark开源码生态系统大幅增长，已成为大数据范畴最活跃的开源码项目之一。Spark之所以有如此多的关注，原因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等三方面的特点。

       é¦–先，Spark对分散的数据集进行抽样，创新地提出RDD(ResilientDistributedDataset)的概念，所有的统计分析任务被翻译成对RDD的基本操作组成的有向无环图(DAG)。RDD可以被驻留在RAM中，往后的任务可以直接读取RAM中的数据;同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并，从而减少了大量不准确的结果输出，极大减少了HarddiskI/O，使复杂数据分析任务更高效。从这个推算，如果任务够复杂，Spark比Map/Reduce快一到两倍。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒSpark是一个灵活的运算框架，适合做批次处理、工作流、交互式分析、流量处理等不同类型的应用，因此Spark也可以成为一个用途广泛的运算引擎，并在未来取代Map/Reduce的地位。

       æœ€åŽï¼ŒSpark可以与Hadoop生态系统的很多组件互相操作。Spark可以运行在新一代资源管理框架YARN上，它还可以读取已有并存放在Hadoop上的数据，这是个非常大的优势。

       è™½ç„¶Spark具有以上三大优点，但从目前Spark的发展和应用现状来看，Spark本身也存在很多缺陷，主要包括以下几个方面：

       â€“稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在RAM中，Java回收垃圾缓慢的情况严重，导致Spark性能不稳定，在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。

       â€“不能处理大数据，单独机器处理数据过大，或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时，常常出现RAM空间不足或无法得出结果。然而，Map/Reduce运算框架可以处理大数据，在这方面，Spark不如Map/Reduce运算框架有效。

       â€“不能支持复杂的SQL统计;目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面，SparkYARN的结合不完善，这就为使用过程中埋下隐忧，容易出现各种难题。

       è™½ç„¶Spark活跃在Cloudera、MapR、Hortonworks等众多知名大数据公司，但是如果Spark本身的缺陷得不到及时处理，将会严重影响Spark的普及和发展。