http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

当触发一个RDD的action后.以count为例,调用关系例如以下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitJob org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProce…

引言 对于Spark开发人员来说,了解stage的划分算法可以让你知道自己编写的spark application被划分为几个job,每个job被划分为几个stage,每个stage包括了你的哪些代码,只有知道了这些之后,碰到某个stage执行特别慢或者报错,你才能快速定位到对应的代码,对其进行性能优化和排错. stage划分原理与源码 接着上期内核源码(五)的最后,每个action操作最终会调用SparkContext初始化时创建的DAGSchedule的runJob方法创建一个job: 那么…

本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一舨的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.最后就是 Spark 的实现算法时候的略的怎么样.希望这篇文章能…

注意:此文的stage划分有错,stage的划分是以shuffle操作作为边界的,可以参考<spark大数据处理技术>第四章page rank例子! 参考:http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model 我们用一个例子来说明,结合例子和运行截图来理解. 1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.d…

本课主题 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法实现解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳计算位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一般的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 Stage 的具…

继上篇<Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈>之后,我们继续来看第二阶段--Stage划分. Stage划分的大体流程如下图所示: 前面提到,对于JobSubmitted事件,我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理.那么我们先来看下代码: // 处理Job提交的函数 private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, finalRDD: RDD[_], func: (TaskCo…

整个stage的划分会根据最后触发的action进行倒推,如果碰到宽依赖就将当前范围内的rdd划分为一个stage,直到所有的RDD遍历完为止.…

Spark中job由action动作生成,那么stage是如何划分的呢?一般的解答是根据宽窄依赖划分.那么我们深入源码看看吧 一个action 例如count,会在多次runJob中传递,最终会到一个函数 dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get)dagScheduler是DAGScheduler的一个实例,因此,后面的工作都交给DAGSchedul…

Job->Stage->Task开发完一个应用以后,把这个应用提交到Spark集群,这个应用叫Application.这个应用里面开发了很多代码,这些代码里面凡是遇到一个action操作,就会产生一个job任务. 一个Application有一个或多个job任务.job任务被DAGScheduler划分为不同stage去执行,stage是一组Task任务.Task分别计算每个分区partition上的数据,Task数量=分区partition数量. Spark如何划分Stage:会从执行act…

一:RDD的依赖关系 1.在代码中观察 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) val resultRDD = distData.flatMap(v => (1 to v)).map(v => (v%2,1)).reduceByKey(_+_) resultRDD.toDebugString ## 查看RDD的依赖情况 2.解释 +—处表示,这是两个不同的stage 同时可以知道shuffledRD…

stage的划分是以shuffle操作作为边界的,遇到一个宽依赖就分一个stage 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分在RDD的论文中有详细的介绍,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMapTask,一类是resultTask,第一类task的输出是shuffle所需数据,第二类task的输出是result,stage的划分也以此…

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap…

上篇文章 spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析 重点剖析了 Spark的存储体系.从本篇文章开始,剖析Spark作业的调度和计算体系. 在说DAG之前,先简单说一下RDD. 对RDD的整体概括 文档说明如下: RDD全称Resilient Distributed Dataset,即分布式弹性数据集.它是Spark的基本抽象,代表不可变的可分区的可并行计算的数据集. RDD的特点: 1. 包含了一系列的分区 2. 在每一个split上执行函数计算 3. 依赖于其他的RDD 4.…

窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的,或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的. 不会有shuffle的产生,父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 多对一或者一对一 可以理解为独生子女 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多. 会有shuffle的产生,父RDD的一个分区的数据去到子RDD的不同分区里面. 一对多 可以理解为超生 常见的宽窄依赖…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342404.html 1.Spark中Job如何划分为Stage 我们在复习内容中介绍了Spark中Job的提交,下面我们看如何将Job划分为Stage. 对于JobSubmitted事件类型,通过 dagScheduler的handleJobSubmitted方法处理,方法源码如下: private[scheduler] def ha…

一.Spark 运行架构 Spark 运行架构如下图: 各个RDD之间存在着依赖关系,这些依赖关系形成有向无环图DAG,DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG,进行Stage划分,划分的规则很简单,从后往前回溯,遇到窄依赖加入本stage,遇见宽依赖进行Stage切分.完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler.TaskScheduler 负责具体的task调度,在Worker节点上启动ta…

各位看官,上一篇<Spark源码分析之Stage划分>详细讲述了Spark中Stage的划分,下面,我们进入第三个阶段--Stage提交. Stage提交阶段的主要目的就一个,就是将每个Stage生成一组Task,即TaskSet,其处理流程如下图所示: 与Stage划分阶段一样,我们还是从handleJobSubmitted()方法入手,在Stage划分阶段,包括最好的ResultStage和前面的若干ShuffleMapStage均已生成,那么顺理成章的下一步便是Stage的提交.在han…

引入 上一篇文章<DAGScheduler源代码浅析>中,介绍了handleJobSubmitted函数,它作为生成finalStage的重要函数存在.这一篇文章中,我将就DAGScheduler生成Stage过程继续学习,同一时候介绍Stage的相关源代码. Stage生成 Stage的调度是由DAGScheduler完毕的.由RDD的有向无环图DAG切分出了Stage的有向无环图DAG.Stage的DAG通过最后运行的Stage为根进行广度优先遍历,遍历到最開始运行的Stage运行.假设提…

DAGScheduler stage 划分算法 stage划分算法很重要,对于spark开发人员来说,必须对stage划分算法很清晰,知道自己编写的spark Application被划分成了几个job,每个job被划分成了几个stage,每个stage包括哪些代码,这样当发现哪个stage报错或者执行特别慢,才能针对对应代码排查问题和性能调优 stage 划分思想: 由submitStage() 和getMissingParentStage() 组成 会从触发Action操作的那个RDD开始往…

一.stage划分算法原理 1.图解 二.DAGScheduler源码分析 1. ###org.apache.spark/SparkContext.scala // 调用SparkContext,之前初始化时创建的dagScheduler的runJob()方法 dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal, resultHandler, localProperties.get) ###org.apac…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,…

标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:…

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多…

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调…

前言: Spark Application的运行架构由两部分组成:driver program(SparkContext)和executor.Spark Application一般都是在集群中运行,比如Spark Standalone,YARN,mesos,这些集群给spark Application提供了计算资源和这些资源管理,这些资源既可以给executor运行,也可以给driver program运行.根据Spark Application的driver program是否在资源集群中运行…

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"…

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视…