【Spark】Spark任务调度相关知识

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【Spark】Spark任务调度相关知识

文章目录准备知识 DAG 概述 shuffle 概述 SortShuffleManager 普通机制 bypass机制 Spark任务调度流程准备知识要弄清楚Spark的任务调度流程,就必须要清楚RDD.Lineage.DAG和shuffle的相关知识,关于RDD和Lineage,我的这两天文章已经有过相关介绍,感兴趣可以去看一看 [Spark]RDD(Resilient Distributed Dataset)究竟是什么? [Spark]RDD的依赖关系和缓存相关知识点接下来说一下DA…

Spark on Yarn年度知识整理

大数据体系结构: Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter.join.groupByKey等.是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台. Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API.其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Sca…

Spark的任务调度

本文尝试从源码层面梳理Spark在任务调度与资源分配上的做法. 先从Executor和SchedulerBackend说起.Executor是真正执行任务的进程,本身拥有若干cpu和内存,可以执行以线程为单位的计算任务,它是资源管理系统能够给予的最小单位.SchedulerBackend是spark提供的接口,定义了许多与Executor事件相关的处理,包括:新的executor注册进来的时候记录executor的信息,增加全局的资源量(核数),进行一次makeOffer:executor更新状…

Spark内核-任务调度机制

作者:十一喵先森链接:https://juejin.im/post/5e1c414fe51d451cad4111d1 来源:掘金著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 对上文的总结 Spark 任务调度概述一个Spark应用程序包括Job.Stage以及Task三个概念:  Job是以Action方法为界,遇到一个Action方法则触发一个Job:  Stage是Job的子集,以RDD宽依赖(即Shuffle)为界,遇到Shuffle做一次划分:  Ta…

Spark-读写HBase，SparkStreaming操作，Spark的HBase相关操作

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa…

分布式计算框架-Spark(spark环境搭建、生态环境、运行架构）

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

[spark] spark 特性、简介、下载

[简介] 官网:http://spark.apache.org/ 推荐学习博客:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/ spark是一个采用Scala语言进行开发,更快速更稳定的用于大规模数据处理的计算引擎. 是Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一(即Hadoop.Spark.Storm). [特点] 1.速度上,在内存中处理比Hadoop快100倍以上,在磁盘上处理hadoop块10倍以上,因为saprk有更先进的DAG执行引擎,能提供基…