大话Spark(7)-源码之Master主备切换

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大话Spark(7)-源码之Master主备切换

Master作为Spark Standalone模式中的核心,如果Master出现异常,则整个集群的运行情况和资源都无法进行管理,整个集群将处于无法工作的状态. Spark在设计的时候考虑到了这种情况,Master可以起一个或者多个Standby Master,当Master出现异常的时候,Standy Master 将根据一定规则确定一个接管Master.在Standalone模式中Spark支持下面集中策略(spark-env.sh配置spark.deploy.recoveryMode):…

大话Spark(6)-源码之SparkContext原理剖析

SparkContext是整个spark程序通往集群的唯一通道,他是程序的起点,也是程序的终点. 我们的每一个spark个程序都需要先创建SparkContext,接着调用SparkContext的方法, 比如说 sc.textFile(filepath),程序最后也会调用sc.stop()来退出. 让我们来一起看下SparkContext里面到底是如何实现的吧! 1 SparkContext内的三大核心对象:DAGScheduler,TaskScheduler,SchedulerBackend…

Spark系列(五)Master主备切换机制

Spark Master主备切换主要有两种机制,之中是基于文件系统,一种是基于Zookeeper.基于文件系统的主备切换机制需要在Active Master挂掉后手动切换到Standby Master上,而基于Zookeeper的主备切换机制可以实现自动切换Master. 切换流程图流程说明: Standby Master模式 1. 使用持久化引擎读取持久化的storeApps.storeDrivers.storeWorkers,持久化引擎有FileSystemPersistenceEngin…

小记--------spark的Master主备切换机制原理分析及源码分析

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大话Spark(8)-源码之DAGScheduler

DAGScheduler的主要作用有2个: 一.把job划分成多个Stage(Stage内部并行运行,整个作业按照Stage的顺序依次执行) 二.提交任务以下分别介绍下DAGScheduler是如何做这2件事情的,然后再跟源码看下DAGScheduler的实现. 一.如何把Job划分成多个Stage 1) 回顾下宽依赖和窄依赖窄依赖:父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区使用.(map,filter,union操作等) 宽依赖:父RDD的分区可能被多个子RDD的分区使用.(reduceBy…

大话Spark(9)-源码之TaskScheduler

上篇文章讲到DAGScheduler会把job划分为多个Stage,每个Stage中都会创建一批Task,然后把Task封装为TaskSet提交到TaskScheduler. 这里我们来一起看下TaskScheduler是如何把Task分配到应用程序的Executor上去执行. 重点是这里的task分配算法. 如下图是DagScheduler中把TaskSet提交到TaskScheduler: 这里我们以standalone模式为例,使用的是TaskSchedulerImpl,实现与TaskSc…

（升级版）Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…