記載我的spark源碼閱讀火花-創(chuàng)新互聯(lián)

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知識(shí)點(diǎn)：

1、seq:列表，適合存有序重復(fù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行快速插入/刪除元素等場(chǎng)景,

Set是集合，適合存無(wú)序非重復(fù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行快速查找海量元素等場(chǎng)景

memoryKeys = Seq(
  )

2、private 聲明變量為私有

private val hadoopConf = SparkHadoopUtil.get.newConfiguration(conf)

private[this] val value

private[spark]，聲明變量為私有，并且在包spark是可見(jiàn)的，這里的[spark],是一種保護(hù)的作用域。

這是Master的類聲明，同樣在master域里

private[master] class Master(

3、沒(méi)有括號(hào)的函數(shù)

下面是個(gè)函數(shù)調(diào)用

hellotheworld     //無(wú)參數(shù)不括號(hào)

4、可變參數(shù)的函數(shù)

(s:*)={
  s.foreach(x=>(x))
}

5、函數(shù)的奇葩定義：

(x:y:):=x+y          =(x:y:)=>x+y       (x:)(y:):=x+y        anonymous=(x:y:)=>x+y

6、import:可以在任何地方出現(xiàn)，作用范圍是直到包含該語(yǔ)句的塊末尾，好處是避免產(chǎn)生名稱沖突。

SparkConf(loadDefaults: Boolean) Cloneable Logging {

  SparkConf._

7、this：函數(shù)的末尾最后一句

setExecutorEnv(variables: Seq[(StringString)]): SparkConf = {
  ((kv) <- variables) {
    setExecutorEnv(kv)
  }
  }

該函數(shù)返回SparkConf類型的值

8、模式匹配之master配置類型

master match{
case "local" =>
case LOCAL_N_REGEX(threads) =>
case LOCAL_N_FAILURES_REGEX(threads, maxFailures) =>
case SPARK_REGEX(sparkUrl) =>
case LOCAL_CLUSTER_REGEX(numSlaves, coresPerSlave, memoryPerSlave) =>

case "yarn-standalone" | "yarn-cluster" =>

case "yarn-client" =>

case SIMR_REGEX(simrUrl) =>

case mesosUrl @ MESOS_REGEX(_) =>

可見(jiàn)有上述幾種配置類型

9、scala的Parallelize實(shí)現(xiàn)

第一種RDD生產(chǎn)方式，就是從本地的collection生成，可以看見(jiàn)生成的是ParallelCollectionRDD類型的

parallelize[T: ClassTag](
    seq: Seq[T]numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] = withScope {
  assertNotStopped()
  ParallelCollectionRDD[T](seqnumSlicesMap[IntSeq[String]]())
}

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