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…

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…

在 spark 源码分析之二 -- SparkContext 的初始化过程 中,第 14 步 和 16 步分别描述了 TaskScheduler的 初始化 和 启动过程. 话分两头,先说 TaskScheduler的初始化过程 TaskScheduler的实例化 val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode) 其调用了org.apache.spark.SparkContext#createT…

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…

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(…

SchedulerBackend, 两个任务, 申请资源和task执行和管理 对于SparkDeploySchedulerBackend, 基于actor模式, 主要就是启动和管理两个actor Deploy.Client Actor, 负责资源申请, 在SparkDeploySchedulerBackend初始化的时候就会被创建, 然后Client会去到Master上注册, 最终完成在Worker上的ExecutorBackend的创建(参考, Spark源码分析 – Deploy), 并且这…

DAGScheduler的架构其实非常简单, 1. eventQueue, 所有需要DAGScheduler处理的事情都需要往eventQueue中发送event 2. eventLoop Thread, 会不断的从eventQueue中获取event并处理 3. 实现TaskSchedulerListener, 并注册到TaskScheduler中, 这样TaskScheduler可以随时调用TaskSchedulerListener中的接口报告状况变更 TaskSchedulerListen…

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…

在Task调度相关的两篇文章<Spark源码分析之五:Task调度(一)>与<Spark源码分析之六:Task调度(二)>中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[Tas…