Spark Scheduler 模块(下)】的更多相关文章

Scheduler 模块中最重要的两个类是 DAGScheduler 和 TaskScheduler.上篇讲了 DAGScheduler,这篇讲 TaskScheduler. TaskScheduler 前面提到,在 SparkContext 初始化的过程中,根据 master 的类型分别创建不同的 TaskScheduler 的实现.当 master 为 local, spark, mesos 时创建 TaskSchedulerImpl,当 master 为 YARN 时,创建其他的实现,读者…
本文是Scheduler模块源码分析的第二篇,第一篇Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler主要分析了DAGScheduler.本文接下来结合Spark-1.6.0的源码继续分析TaskScheduler和SchedulerBackend. 一.TaskScheduler和SchedulerBackend类结构和继承关系 之所以把这部分放在最前面,是想让大家在阅读后续文章时对TaskScheduler和SchedulerBackend是什么有一个概念.因为有些方法是从…
本文主要结合Spark-1.6.0的源码,对Spark中任务调度模块的执行过程进行分析.Spark Application在遇到Action操作时才会真正的提交任务并进行计算.这时Spark会根据Action操作之前一系列Transform操作的关联关系,生成一个DAG,在后续的操作中,对DAG进行Stage划分,生成Task并最终运行.整个过程如下图所示,DAGScheduler用于对Application进行分析,然后根据各RDD之间的依赖关系划分Stage,根据这些划分好的Stage,对应…
导入 从一个Job运行过程中来看DAGScheduler是运行在Driver端的,其工作流程如下图: 图中涉及到的词汇概念: 1. RDD——Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集. 2. Operation——作用于RDD的各种操作分为transformation和action. 3. Job——作业,一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operation. 4. Stage——一个作业分为多个阶段. 5. Partition——数据分区,…
在阅读 Spark 源代码的过程中,发现单步调试并不能很好的帮助理解程序.这样的多线程的分布式系统,更好的阅读源代码的方式是依据模块,分别理解.   在包 org.apache.spark 下面有很多下一级的包,如 deploy, storage, shuffle, scheduler 等.这就是一个个系统模块,本文主要介绍 scheduler 模块.   博客http://jerryshao.me/architecture/2013/04/21/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%…
Spark Scheduler 模块的文章中,介绍到 Spark 将底层的资源管理和上层的任务调度分离开来,一般而言,底层的资源管理会使用第三方的平台,如 YARN 和 Mesos.为了方便用户测试和使用,Spark 也单独实现了一个简单的资源管理平台,也就是本文介绍的 Deploy 模块. 一些有经验的读者已经使用过该功能. 本文参考:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%…
原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/21/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-scheduler%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background Spark在资源管理和调度方式上采用了类似于Hadoop YARN的方式,最上层是资源调度器,它负责分配资源和调度注册到Spark中的所有应用,Spark选用Mesos或是YARN等作为其资源调度框架.在每一个应用内部,…
文章正文 通过文章“Spark 核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度.Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行.基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算. 1.分布式运行框架 Spark可以部署在多种资源管理平…
0. 说明 Spark 在 IDEA 下使用 Scala  & Spark 在 IDEA 下使用 Java 编写 WordCount 程序 1. 准备 在项目中新建模块,为模块添加 Maven 和 Scala 支持 pom.xml 中添加的内容如下 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</…
触发Spark scheduler的入口是调用者代码中的action操作,如groupByKey,first,take,foreach等操作.这些action操作最终会调用SparkContext.runJob方法,进而调用DAGScheduler.runJob方法,从而被spark所调度使用. 用户在编写Spark程序时,每次调用transformation操作,都会生成一个新的rdd,rdd主要包含了对之前的rdd的依赖关系,新rdd的分区规则和分区个数.聚合方法等.Spark通过这种方法最…