1.Spark源码分析——yarn-cluster模式下Application提交源码实现
2.spark sql源码系列 | json_tuple一定比 get_json_object更高效吗？
3.Spark-Submit 源码剖析
4.源码解析Spark中的码下Parquet高性能向量化读
5.Linux下spark安装指南快速实现大数据处理linux安装spark
6.SparkSQL源码分析-05-SparkSQL的join处理

Spark源码分析——yarn-cluster模式下Application提交源码实现

       Spark源码深入解析：yarn-cluster模式下Application提交的详细流程

       Spark客户端在yarn-cluster模式下的核心入口是org.apache.spark.deploy.yarn.Client，这个客户端主要职责是码下向ResourceManager提交并监控Application的运行。以下是码下对submit源码的深入剖析:

       1. 客户端入口与主要方法: Client的main方法首先创建Client实例并执行run()方法，run()方法是码下核心操作。

       2. submitApplication()核心实现: run()方法中的码下关键步骤是submitApplication()，它包含了以下内容:

       初始化Yarn客户端，码下uboot源码教程通过org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient实现，码下向RM申请新应用，码下生成YarnClientApplication。码下

       检查用户提交的码下资源（如executorMemory、driverMemory）是码下否合法，确保不超过单个container的码下最大资源。

       创建ContainerLaunchContext，码下包括上传依赖资源到HDFS，码下设置Java执行命令（包含ApplicationMaster入口类）和环境变量。码下

       设置application的详细信息，如名称、队列、资源需求等，然后提交至RM启动ApplicationMaster进程。

       3. 资源验证与container创建: 验证用户设置的资源是否满足container限制，并创建执行环境，包括打包依赖文件到HDFS，构建启动ApplicationMaster的Java命令。

       4. 监控与报告: 客户端通过monitorApplication()持续监控应用状态并报告给用户，如：Application report for $appId (state: $state)。

       总结来说，yarn-cluster模式下，Client执行的linux下编写源码步骤包括：

       创建Client实例，连接ResourceManager。

       提交申请，获取applicationId和最大资源。

       检查并确保资源请求合法。

       构建ContainerLaunchContext，准备application的运行环境。

       设置并提交application信息，启动ApplicationMaster。

       持续监控并报告application状态。

       这个过程完成后，ApplicationMaster的运行和Driver的控制将作为后续分析的重点。

spark sql源码系列 | json_tuple一定比 get_json_object更高效吗？

       对比json_tuple和get_json_object，网上普遍认为json_tuple效率更高。理由是json_tuple仅需解析一次json数据，而get_json_object需多次解析。实际操作中，get_json_object在解析json字符串到jsonObject阶段仅执行一次，而非多次解析。从执行计划角度看，get_json_object更为简洁，而json_tuple涉及udtf函数，其执行计划更为繁重。功能多样性上，get_json_object支持更丰富的路径处理，如正则匹配、嵌套、多层取值等，而json_tuple仅能解析第一层key。故障显示程序源码在实际使用时，无需盲从效率结论，根据具体需求选择。确保json数据不过长过大，无论使用哪种方法，效率都不会理想。正确理解并合理运用这些函数，对于优化查询性能至关重要。

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，大致的经历三个过程：

       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，然后通过OptionParser解析Args，构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand，而buildCommand又是通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

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

       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，FILES，CLASS等等，这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的话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windows反向代理源码初始化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，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wordpress下载网站源码挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

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。

Linux下spark安装指南快速实现大数据处理linux安装spark

       Linux下Spark安装指南，快速实现大数据处理

       在Big Data领域，Apache Spark可谓是一种强大的数据处理框架，它把大数据处理变得更加容易、高效。本文主要介绍如何在Linux系统下安装和使用Spark，以便高效的处理大数据。

       首先，在安装Spark之前，确保在Linux系统上已经安装了JDK（Java Development Kit），当然也可以使用其他语言，但是相比其他语言，在Java的环境下，可以让Spark的体验更好。

       其次，下载Spark的源码，例如从Apache官方网站上下载：http://spark.apache.org，下载Spark的最新版本。将下载之后的压缩文件解压到Linux系统目录，例如/Usr/local目录下：

       tar -xvf spark-latest.tar.gz

       接下来，将Spark安装为 Linux系统服务，这样可以随时开启和关闭Spark；

       在终端中输入以下命令，激活Spark Service：

       sudo systemctl enable /usr/local/spark/sbin/start-spark.service

       最后，可以利用Spark Shell命令，来查看Spark是否安装成功：

       ./bin/spark-shell

       如果可以看到spark对象，那么表明软件安装成功。

       通过以上步骤，可以快速在Linux系统上安装Spark，使用它来处理大数据。安装完成后，可以使用定义好的Spark应用程序，构建MapReduce应用程序，实现海量数据统计运算，以及算法分析等。借助Spark，可以有效实现海量数据解析和处理。

SparkSQL源码分析--SparkSQL的join处理

       SparkSQL的join处理策略多样，针对不同场景各有优劣。首先，map join适用于小表广播至worker节点，提升性能，但大表可能导致OOM。shuffle hash join则对大表进行分区和排序，效率高但内存密集。默认策略通过sort merge join，对大表进行分区排序，避免内存问题，但需预先排序。

       当常规策略不可用时，会考虑等值或不等值join的广播nested loop join，适用于特定条件的right或left outer join。笛卡尔积join在无指定key时使用，仅限inner join。

       SparkPlan中的Join子节点与策略紧密相关，如在等值连接时，根据hint选择Broadcast hash join、Shuffle sort merge join或shuffle hash join。没有hint时，依据表大小、join类型和排序情况自动选择。

       非等值连接时，hint会引导使用broadcast nested loop join或Cartesian product join，无hint时则依据表大小和连接类型来决定。

       在特殊情况下，如NotInSubquery，仍可能选择Broadcast hash join。总的来说，SparkSQL的join策略灵活多变，旨在根据具体场景提供最优的执行效率和资源利用率。

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。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。