Spark源码深度解析:DAG模型与性能优化
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更新于2024-07-20
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Spark源码阅读笔记深入探讨了Apache Spark这一强大的数据处理计算框架,它由伯克利AMP实验室开发,旨在简化并行程序的开发与集群部署。Spark支持多种编程语言接口,如Java、Scala、Python和R,以适应不同开发者的需求。
Spark的设计和实现巧妙地结合了成熟的技术和创新思维。它采用了Akka和Netty作为通信框架,这些技术在工业界已经得到广泛验证,能够提供高效和可靠的通信。Shuffle操作在Spark中被重新设计,虽然沿用了MapReduce Shuffle的概念,但在细节上有所改进,以提高性能。
Spark底层的资源调度借鉴了YARN和Mesos的机制,这使得Spark能够更有效地管理集群资源。相比于Hadoop,Spark引入了DAG(有向无环图)编程模型,将复杂的任务分解为多个阶段(Stage),每个阶段包含多个并行执行的任务。这种设计减少了对HDFS的I/O操作,提升了数据处理速度,尤其是对于较长的数据处理链路。
在资源申请方面,Spark的Executor对应一个JVM实例,而Task则在Executor的线程中并发执行,这允许Executor复用资源,降低了资源的申请次数。相比之下,MapReduce的每个Task都独立运行,资源消耗更大。
Spark引入了RDD(弹性分布式数据集)的缓存机制,对于重复使用的中间结果,会存储在内存中,避免了重复计算,特别适合迭代式任务,显著提升效率。此外,Spark通过依赖管理和检查点机制,实现了容错处理。当某个Task失败时,系统能根据依赖关系快速恢复,降低了故障带来的影响。
Spark是对Hadoop的增强版本,通过DAG模型、资源优化、缓存机制和容错策略,提供了更灵活、高效和易于维护的数据处理环境。学习和理解Spark源码,不仅有助于掌握大数据处理的最佳实践,还能深入理解现代分布式计算的核心原理。
2018-05-16 上传
2023-03-16 上传
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