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深入理解spark源码分析

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spark提交参数分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提供一个 。

1、关于Spark算子aggregateByKey、foldByKey、combineByKey关于spark有很多算子 。今天我就详细介绍下三个运算符:aggregateByKey、foldByKey和combineByKey 。先来看一下源码中对这个运算符的介绍:然后我在我的想法中安装了一个翻译插件 。我们来看看机器翻译的效果:可能不特别理解乍一看，比如V，啊 ， u，?。铱床欢?。没关系 。重点是中间那句话:我们可以清楚地看到‘在分区内’和‘分区间’这两个词 ， 想必这个运算符的运算对象应该是在分区内和分区间 。

2、学 spark需要什么基础?先学什么?3、有哪些好的Spark书籍值得推荐《Spark大数据处理技术》是在Spark 0.9版本的基础上编写的 。是一本全面介绍Spark和Spark生态系统的书，也是国内第一本深度介绍Spark原理和架构的技术书籍 。主要内容包括Spark的基本功能和内部重要模块介绍分析，包括部署方式、调度框架、存储管理和应用监控；同时详细介绍了Spark生态系统中的其他模块，包括SQL处理引擎Shark和SparkSQL、流处理引擎SparkStreaming、图形计算框架Graphx和分布式内存文件系统Tachyon 。
【深入理解spark源码分析】
4、 spark之RDD详解---五大特性 5、(十二本节我们以查询为例 ， 看看GeoSpark是如何利用分布式实现高效查询的 。首先，对于Spark，如果你想使用Spark，你必须将你的类型改为RDD 。我们先来看看Geo spark是如何读取GeoJson并将几何图形更改为RDD的 。Geo spark定义了一个RDD spatial rdd，它是一个泛型类，泛型类必须是Geometry的子类 。对于几何 ， 它的子类是点、线、多边形等 。你可以看到JTS图书馆 。

6、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 。
7、 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 。

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