回顾一下，在前面几章中，就sparkSQL1.1.0基本概念、运行架构、基本操作和实用工具做了基本介绍。
基本概念：
SchemaRDD
RuleTreeLogicPlanParserAnalyzerOptimizerSparkPlan
运行架构：
sqlContext运行架构hiveContext运行架构
基本操作
原生RDD的操作parquet文件的操作j...
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2014-10-23 12:29:53
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spark是一个快速的内存计算框架；同时是一个并行运算的框架。在计算性能调优的时候，除了要考虑广为人知的木桶原理外，还要考虑平行运算的Amdahl定理。
木桶原理又称短板理论，其核心思想是：一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而是取决于桶壁上最短的那块。将这个理论应用到系统性能优化上，系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件。例如，即使系统拥有充足的内存资源和...
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数据库 时间：
2014-10-23 12:27:59
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前面两章花了不少篇幅介绍了SparkSQL的运行过程，很多读者还是觉得其中的概念很抽象，比如Unresolved LogicPlan、LogicPlan、PhysicalPlan是长得什么样子，没点印象，只知道名词，感觉很缥缈。本章就着重介绍一个工具hive/console，来加深读者对sparkSQL的运行计划的理解。
1：hive/console安装
spa...
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2014-10-22 10:11:17
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It is very easy to install a Spark cluster (Standalone mode). In my example, I used three machines. All machines run a OS of ubuntu 12.04 32bit. One m...
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2014-10-21 17:20:33
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从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息： 从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！ 第三步：启动yarn集群 使用jps命令...
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2014-10-21 10:32:36
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从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“LiveNodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！第三步：启动yarn集群使用jps命令可以发现SparkMaster机器上启动了ResourceManager进程：而在SparkWo..
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2014-10-21 10:27:47
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从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：
从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！
第三步：启动yarn集群
使用jps命令可以发现SparkMaster机器上启动了ResourceManager进程：
而在Spa...
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2014-10-21 10:24:25
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从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！第三步：启动yarn集群使用jps命令可以发现SparkMaster机器上启动了Res...
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2014-10-21 10:16:02
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1、错误描述
TypeError: Error #1034: 强制转换类型失败:无法将 mx.controls::DataGrid@9aa90a1 转换为 spark.core.IViewport。
at mx.binding::Binding/defaultDestFunc()[E:\dev\4.0.0\frameworks\projects\framework\src\mx\binding...
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2014-10-19 18:41:58
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在上文《Spark技术内幕：Stage划分及提交源码分析》中，我们分析了Stage的生成和提交。但是Stage的提交，只是DAGScheduler完成了对DAG的划分，生成了一个计算拓扑，即需要按照顺序计算的Stage，Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task。我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的。
这就是本文的主题。...
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2014-10-19 18:38:46
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