Spark Job调度 1.概览 Spark有几种用于在计算之间调度资源的工具.首先,回想一下,如集群模式概述中所述,每个Spark应用程序(SparkContext的实例)都运行一组独立的executor进程.Spark运行的集群管理器提供了跨应用程序的调度工具.其次, 在每个Spark应用程序中,如果多个"job"(每个Spark action都是一个job)由不同的线程提交,则它们可以同时运行.如果您的应用程序通过网络提供请求,则这很常见.Spark包含一个公平的调度程序来调度每…

作业调度简介 设计者将资源进行不同粒度的抽象建模,然后将资源统一放入调度器,通过一定的算法进行调度,最终要达到高吞吐或者低访问延时的目的. Spark在各种运行模式中各个角色实现的功能基本一致,只不过是在特定的资源管理器下使用略微不同的名称和调度机制. Application调度 一个Application中包含多个Job,每个Job包含多个Stage,每个Stage包含多个Task,那么Application之间如何调度?多个Job之间如何调度?多个Stage之间如何调度?Task之间延时调度…

1.要想明白spark application调度机制,需要回答一下几个问题: 1.谁来调度? 2.为谁调度? 3.调度什么? 3.何时调度? 4.调度算法 前四个问题可以用如下一句话里来回答:每当集群资源发生变化时(包含master主备切换),active master 进程为所有已注册的并且没有调度完毕的application调度Worker节点上的Executor进程. 集群资源发生变化是什么意思呢?这里的集群资源指的主要是cores的变化,注册/移除Executor进程使得集群的free…

Spark中的延迟调度 Spark的Task的调度过程有五个本地性级别:PROCESS_NODE.NODE_LOCAL.NO_PREF.RACK_LOCAL.ANY.在理想的状态下,我们肯定是想所有的Task的调度都是PROCESS_NODE级别的,这样的话所有的Task都是在数据所在的机器上进行计算,这样的计算效率是最好的.但是实际的情况并不是这样的,因为Spark在Task的调度过程会发生如下两种情况: 1.数据所在的机器上的Executor没有空闲的cpu资源 2.含有空闲cpu资源的Ex…

Spark调度管理(读书笔记) 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark调度管理 本文主要介绍在单个任务内Spark的调度管理,Spark调度相关概念如下: Task(任务):单个分区数据及上的最小处理流程单元. TaskSet(任务集):由一组关联的,但互相之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集. Stage(调度阶段):一个任务集对应的调度阶段. Job(作业):有一个RDD Action生成的一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业…

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数…

Spark中的调度模式主要有两种:FIFO和FAIR.默认情况下Spark的调度模式是FIFO(先进先出),谁先提交谁先执行,后面的任务需要等待前面的任务执行.而FAIR(公平调度)模式支持在调度池中为任务进行分组,不同的调度池权重不同,任务可以按照权重来决定执行顺序.对这两种调度模式的具体实现,接下来会根据spark-1.6.0的源码来进行详细的分析.使用哪种调度器由参数spark.scheduler.mode来设置,可选的参数有FAIR和FIFO,默认是FIFO. 一.源码入口 在Sched…

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli…

要想明白spark application调度机制,需要回答一下几个问题: 1.谁来调度? 2.为谁调度? 3.调度什么? 3.何时调度? 4.调度算法 前四个问题可以用如下一句话里来回答:每当集群资源发生变化时,active master 进程 为 所有已注册的并且没有调度完毕的application调度Worker节点上的Executor进程. "active master" , spark集群可能有多个master,但是只有一个active master 参与调度,standby…

spark 是基于内存计算的 大数据分布式计算框架,spark基于内存计算,提高了在大数据环境下处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将spark部署在大量廉价的硬件上,形成集群. 1. 分布式计算2. 内存计算3. 容错4. 多计算范式 Messos 作为资源管理框架.相当于yarn,进行资源管理以及调度. spark生态系统,不提供存储层,可以调用外部存储,例如HDFS Tachyon 是 分布式内存文件系统,能够缓存数据,并提供数据快速读写. spark 是核心计算引擎,能…