转载请标明出处:http://blog.csdn.net/bigbigdata/article/details/47310657 DAGScheduler通过调用submitStage来提交stage.实现例如以下: private def submitStage(stage: Stage) { val jobId = activeJobForStage(stage) if (jobId.isDefined) { logDebug("submitStage(" + stage + &q…

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/bigbigdata/article/details/47293263 本文基于Spark 1.3.1 先上一些stage相关的知识点: DAGScheduler将Job分解成具有前后依赖关系的多个stage DAGScheduler是依据ShuffleDependency划分stage的 stage分为ShuffleMapStage和ResultStage.一个Job中包括一个ResultStage及多个ShuffleMapStage…

引言 上一节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析1>介绍了TaskScheduler的创建过程,在这一节中,我将承接<Stage生成和Stage源代码浅析>中的submitMissingTasks函数继续介绍task的创建和分发工作. DAGScheduler中的submitMissingTasks函数 假设一个Stage的全部的parent stage都已经计算完毕或者存在于cache中.那么他会调用submitMissingTasks来提交该Stage所包括的T…

1. 任务概述 任务提交与执行过程: 1) build operator DAG:此阶段主要完成RDD的转换及DAG的构建: 2) split graph into stages of tasks:此阶段主要完成finalStage的创建与Stage的划分,做好Stage与Task的准备工作后,最后提交Stage与Task: 3) launch tasks via cluster manager:使用集群管理器(Cluster manager)分配资源与任务调度,对于失败的任务还会有一定的重试与…

话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors     // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的)     private def makeOffers() {       /…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. Spark程序程序job的运行是通过actions算子触发的,每一个action算子其实是一个runJob方法的运行,详见文章 SparkContex源码解读(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5326678.html 1.Spark中Job的提交 以一个简单的runjob为例,源码如下: def runJobT, U: Unit = { val start = System.nanoTime //通过da…

略微了解Spark源代码的人应该都知道SparkContext,作为整个Project的程序入口,其重要性不言而喻,很多大牛也在源代码分析的文章中对其做了非常多相关的深入分析和解读.这里,结合自己前段时间的阅读体会,与大家共同讨论学习一下Spark的入口对象-天堂之门-SparkContex. SparkContex位于项目的源代码路径\spark-master\core\src\main\scala\org\apache\spark\SparkContext.scala中,源文件包括Spark…

DAGScheduler概述:是一个面向Stage层面的调度器: 主要入参有: dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal,resultHandler, localProperties.get) rdd: final RDD: cleanedFunc: 计算每个分区的函数: resultHander: 结果侦听器: 主要功能如下: 1.接收用户提交的job; 2.将job根据类型划分为不同的stag…

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Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):…

JDK1. 7中的ThreadPoolExecutor 线程池,顾名思义一个线程的池子,池子里存放了非常多能够复用的线程,假设不用线程池相似的容器,每当我们须要创建新的线程时都须要去new Thread(),用完之后就被回收了,线程的启动回收都须要用户态到内核态的交互,频繁的创建开销比較大.而且随着线程数的增加,会引起CPU频繁的上下文切换严重影响性能. 这时候线程池相似的容器就发挥出了作用.线程池里面的线程不但能够复用,而且还能够控制线程并发的数量,是CPU的性能达到最优.以下一点一点的分析一…