Spark源码分析之-scheduler模块 这位写的非常好, 让我对Spark的源码分析, 变的轻松了许多 这里自己再梳理一遍 先看一个简单的spark操作, val sc = new SparkContext(--)val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count()   1. SparkContext 这是Spark的…

Spark源码分析 – SparkContext 中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(--) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains(…

http://jerryshao.me/categories.html#architecture-ref http://blog.csdn.net/pelick/article/details/17222873 如果想了解Spark的设计, 第一个足够 如果想梳理Spark的源码整体结构, 第二个也可以  ALL Spark源码分析 – SparkContext Spark源码分析 – SparkEnv  Spark 源码分析 -- task实际执行过程   DAGScheduler Spark…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3879151.html 在SparkContext创建过程中会调用createTaskScheduler函数来启动TaskScheduler任务调度器,本文就详细分析TaskScheduler的工作原理: TaskScheduler会根据部署方式而选择不同的SchedulerBackend来处理 下图展示了TaskScheduler.TaskSchedulerImpl.SchedulerBackend等…

2. 创建执行环境SparkEnv SparkEnv是Spark的执行环境对象,其中包括众多与Executor执行相关的对象.由于在local模式下Driver会创建Executor,local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Worker另起的CoarseGrainedExecutorBackend进程中也会创建Executor,所以SparkEnv存在于Driver或者CoarseGrainedExecutorBackend进程中.创建SparkEnv主要使用Spar…

3. 创建并初始化Spark UI 任何系统都需要提供监控功能,用浏览器能访问具有样式及布局并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单.高效的方式.SparkUI就是这样的服务. 在大型分布式系统中,采用事件监听机制是最常见的.为什么要使用事件监听机制?假如SparkUI采用Scala的函数调用方式,那么随着整个集群规模的增加,对函数的调用会越来越多,最终会受到Driver所在JVM的线程数量限制而影响监控数据的更新,甚至出现监控数据无法及时显示给用户的情况.由于函数调用多数情况下是同步调用,这就导…

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-deploy%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background 在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了Hadoop YARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器:并且分析了Spark应用内的任务调度模块.本文就Spark的外层资…

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local.Standalone.Mesos.YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多. 从代码中,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local…

参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill的时候, 就会产生大量的小文件 所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge, 基于文件的多路并归排序, 在map端的将相同partition的merge到一起,…

Spark在设计上将DAGScheduler和TaskScheduler完全解耦合, 所以在资源管理和task调度上可以有更多的方案 现在支持, LocalSheduler, ClusterScheduler, MesosScheduler, YarnClusterScheduler 先分析ClusterScheduler, 即standalone的Spark集群上, 因为比较单纯不涉及其他的系统, 看看Spark的任务是如何被执行的   private var taskScheduler: T…