Spark作为分布式的大数据处理框架必然或涉及到大量的作业调度,如果能够理解Spark中的调度对我们编写或优化Spark程序都是有很大帮助的: 在Spark中存在转换操作(Transformation Operation)与 行动操作(Action Operation)两种:而转换操作只是会从一个RDD中生成另一个RDD且是lazy的,Spark中只有行动操作(Action Operation)才会触发作业的提交,从而引发作业调度:在一个计算任务中可能会多次调用 转换操作这些操作生成的RDD可能…

Spark在任务提交时,主要存在于Driver和Executor的两个节点. (1)Driver的作用: 用于将所有要处理的RDD的操作转化为DAG,并且根据RDD DAG将JBO分割为多个Stage,最后生成相应的task,分发到各个Executor执行. 流程:sc.runJob -> DAGScheduler.runJob ->submitJob ->DAGEventProcessActor ->dagScheduler.handleJobSubmitted ->sub…

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135905.html 目录 概述 不同应用程序间的资源调度 同一应用程序内的资源调度 Fair调度池 调度池的默认行为 调度池的属性配置 概述 Spark有几个功能用于在作业之间(译者注:作业包含两类:1)不同应用程序所执行的作业:2)同一应用程序内的不同作业所执行的作业.无论哪种作业,Spark都可以完成作业之间的资源调度.)…

作业(Job):RDD 中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段 调度阶段(Stage):每个作业会因为 RDD 间的依赖关系拆分成多组任务集合,称为调度阶段,也叫做任务集(TaskSet).高度阶段的划分是由 DAGScheduler 来划分的,高度阶段有 Shuffle Map Stage 和 Result Stage 两种 任务(Task):分发到 Executor 上的工作任务,是 Spark 实际执行应用的最小单元 DAGScheduler:面向调度阶段的任务调度器,负责接收 Spark…

全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍 俯览未来大局,不失精细剖析,呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节 透彻讲解Spark原理和架构,以及部署模式.调度框架.存储管理及应用监控等重要模块 Spark生态圈深度检阅:SQL处理Shark和Spark SQL.流式处理Spark Streaming.图计算Graphx及内存文件系统Tachyon 内容简介 书籍计算机书籍 <Spark大数据处理技术>以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及S…

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,…

转自:http://hadoop1989.com/2015/10/08/Spark-Configuration/ 一.Spark参数设置 二.查看Spark参数设置 三.Spark参数分类 四.Spark性能相关参数 一.Spark参数设置 Spark配置参数,一共有三种方法, 1. 在程序中,直接设置参数,例如: val conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]") .setAppName("CountingSheep"…

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo…

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,…

Spark作业调度 对RDD的操作分为transformation和action两类,真正的作业提交运行发生在action之后,调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交运行.这个过程大致可以如下描述: 由DAGScheduler对RDD之间的依赖性进行分析,通过DAG来分析各个RDD之间的转换依赖关系 根据DAGScheduler分析得到的RDD依赖关系将Job划分成多个stage 每个stage会生成一个TaskSet并提交给TaskS…