许久没有写博客了,没有太多时间,最近陆续将Spark源码的一些阅读笔记传上,接下来要修改Spark源码了. 这个类继承于TaskScheduler类,重载了TaskScheduler中的大部分方法,是Task调度的实际操作. 1.检测推测执行间隔,最大响应时间,每个task的CPU数. 2.指定调度模式SchedulingMode. 3.setDAGScheduler:设置任务调度的对象DAGScheduler. 4.initialize:初始化backend接口和资源池pool,并给资源池配置…

本文以Spark1.1.0版本为基础. 经过前一段时间的学习,基本上能够对Spark的工作流程有一个了解,但是具体的细节还是需要阅读源码,而且后续的科研过程中也肯定要修改源码的,所以最近开始Spark的源码的学习.首先以重要文件为基础分别分析,然后再整体的分析. (一)DAGScheduler.scala文件的主要功能 DAGScheduler是划分Job为stage的调度,它是在作业所需要的数据已经被分为RDD之后执行的.DAGScheduler将Job划分为DAG图,以stage为图的结点,…

Executor.scala 一.Executor类 首先判断本地性,获取slaves的host name(不是IP或者host: port),匹配运行环境为集群或者本地.如果不是本地执行,需要启动一个handler来监控所有的executor进程,避免阻塞.然后,初始化Spark执行环境.向SparkEnv注册executor资源,即registerSource方法.第三步,装载类,序列化类到内存中.第四,启动worker的线程池.第五,收集所有的task任务.接下就可以分配资源给task了,…

TaskSetManager.scala TaskSet是指一系列被提交的task,一般是代表特定的stage中丢失的partition.TaskSetManager通过一个TaskSchedulerImpl实体来对TaskSet进行管理. 该方法定义了以下参数: EXECUTOR_TASK_BLACKLIST_TIMEOUT:executor加入黑名单的时间.如果executor意外终止导致任务执行失败,那么会暂时将这个executor加入黑名单,不再分配任务给它. SPECULATION_Q…

shuffleBlockManager继承于Logging,参数为blockManager和shuffleManager.shuffle文件有三个特性:shuffleId,整个shuffle stage所具有的唯一Id:bucketId,输出的partition的Id:fileId,标志着这一组文件属于同一个shuffle,每个task在同一时间只有一个fileId,执行完成后fileId归还资源池.shuffle的状态由shuffleState类来描述,包含其相关的所有状态信息,包括:分配给该…

一.BlockResult类 该类用来表示返回的匹配的block及其相关的参数.共有三个参数: data:Iterator [Any]. readMethod: DataReadMethod.Value. bytes: Long. 实例化InputMetrics类. 二.BlockManager类 关系的参数有executorId,blockManagerMaster,mapOutPutTracker等.关系的类有ShuffleBlockManager类,DiskBlockManager类,Co…

相关类:MapOutputTrackerMessage,GetMapOutputStatuses extends MapPutputTrackerMessage,StopMapOutputTracker extends MapOutputTrackerMessage,MapOutputTrackerMasterActor,MapOutputTrackerMaster. 首先重写MapOutputTrackerMasterActor的receiveWithLogging:判断MapOutputTr…

master第一步是加载系统定义的环境变量,如worker的超时时间.系统保留的Application数目等:第二步,加载worker的信 息,地址.id等:第三步,加载Application的信息,例如运行地址.等待的Application.完成的Application等:第四步, 加载驱动的信息,driver的信息用来帮助调度:第五步,启动监控端口和webUI. 1.prestart():启动前文所述的加载信息,打印log信息. 2.preRestart():重新启动master. 3.po…

转自:http://www.cnblogs.com/hseagle/p/3673123.html 在源码阅读时,需要重点把握以下两大主线. 静态view 即 RDD, transformation and action 动态view 即 life of a job, 每一个job又分为多个stage,每一个stage中可以包含多个rdd及其transformation,这些stage又是如何映射成为task被distributed到cluster中 一.概要 本文以wordCount为例,详细说…

转自:http://www.cnblogs.com/hseagle/p/3673132.html 一.概要 本篇主要阐述在TaskRunner中执行的task其业务逻辑是如何被调用到的,另外试图讲清楚运行着的task其输入的数据从哪获取,处理的结果返回到哪里,如何返回. 准备 spark已经安装完毕 spark运行在local mode或local-cluster mode local-cluster mode local-cluster模式也称为伪分布式,可以使用如下指令运行 MASTER=l…