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我想学习spark源码，spark洗牌，spark提交参数分析 。上一节学了Spark 源码的编译方法，/bin本节我们按照sparkshell的启动 ， sparkshell isspark提供了一个控制台，通过它我们可以方便地学习spark的API，类似于Scala的Repl，。
1、《Spark快速大数据 分析》epub下载在线阅读,求百度网盘云资源Spark快速大数据分析(spark| spark作业|spark电子书|spark核心免费下载链接 。第4-11章详细讲解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等核心知识点的应用和算法 。
2、 源码级解读如何解决Spark-sql读取hive分区表执行效率低问题问题描述在开发过程中(或使用hiveon spark和nodepad开发工具)用spark读取hive分区表的过程中，部分开发人员没有注意添加分区属性过滤，导致执行过程中加载满数据 ， 造成任务执行效率低、磁盘IO损失大等问题 。解决方案1 。自定义规则CheckPartitionTable类，实现规则，并通过以下方式创建SparkSession 。
规则内容1的实现 。CheckPartitionTable规则执行类需要导入sparkSession以获取导入配置；；你需要继承规则，在网上搜索 。以下董希成的博客(1)准备工作1)安装JDK6或JDK72)安装scala2.10.x(注意版本)3)解压下载的IntellijIDEA，安装scala插件 。流程如下:选择配置–>插件–>浏览存储库 ， 进入scala 。然后就可以安装了 。(2)设置Spark 源码阅读环境(需联网) 。第一种方法是直接选择“导入项目”-> selectsparkdirectory->“SBT”，然后intellij会自动识别SBT文件并下载依赖的外部jar包 。整个过程需要很长时间 。
3、怎么用Eclipse搭建Spark 源码阅读环境第一部分，软件安装1、安装JDK(1 . 7 . 0 _ 11版)2、安装Scala(2 . 11 . 2版)3、安装Scalaidea(3 . 0 . 4版)第二部分:添加并压缩官网下载的源代码包或找到Git提取的Spark源文件:我用过 。
4、 spark提交参数解析上一节我们学习了Spark 源码的编译方法 。在本节中，我们遵循sparkshell的启动 。sparkshell isspark提供了一个控制台，通过它我们可以方便地进行学习 。类似于Scala的REPL 。/bin目录下的sparkshell，下面简单的分析nextsparkshell启动 。sparkshell >sparksubmit >sparkclass这是sparkshell启动时依次调用的三个shell脚本文件，最后在sparkclass脚本中加载主类 。
5、看python的 spark实现 源码和scala原生 源码有什么不同个人认为Scala比Java有很大优势 。熟悉Scala之后再看Java代码 。有一种读书会的感觉 。如果只是写Spark应用，就不用学Scala了 。可以直接用Spark的JavaAPI或者PythonAPI 。然而，由于语言的差异，用Java开发Spark应用程序要冗长得多 。幸运的是，带有lambda的Java8在问世后有所改进 。
6、大家对 spark的 源码了解多少, sparkshuffle,调度, sparkstreaming的 源码...楼主发了很多视频，你可以看看 。流是大数据时代的数据流，就像水流一样 。既然是数据流处理，我们就会想到数据流入 ， 数据处理，数据流出 。日常工作和生活中有很多不同的数据来源 。比如工业时代的汽车制造、监控设备、工业设备会产生大量的源数据；电子商务网站、日志服务器、社交网络、金融交易系统、黑客攻击、垃圾邮件、流量监控等 。在信息时代；在通信时代，手机、平板、智能设备、物联网都会产生大量的实时数据，数据流无处不在 。
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