在写Spark程序是遇到问题 Driver stacktrace: at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.orgapacheapachesparkschedulerschedulerDAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1283) 这个原因是因为数据过大,而中断(我的天,坑死我了,只有一万条数据啊)…

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,…

跑sparkPis示例程序 [root@node01 bin]# ./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.0.jar 100 报如下错误的原因可能是分配的任务数过多导致内存不足. 解决办法:减少任务数 19/04/17 04:19:17 WARN NettyRpcEndpointRef…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本篇主要阐述在TaskRunner中执行的task其业务逻辑是如何被调用到的,另外试图讲清楚运行着的task其输入的数据从哪获取,处理的结果返回到哪里,如何返回. 准备 spark已经安装完毕 spark运行在local mode或local-cluster mode local-cluster mode local-cluster模式也称为伪分布式,可以使用如下指令运行 MASTER=local[1,2,1024] bin/spark-shell […

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…

spark 2.1.1 一 问题重现 问题代码示例 object MethodPositionTest { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MethodPositionTest") val sc = new SparkContext(sparkConf) val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate() def main(args : Arra…

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%…

摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单. 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK_HOME/conf/log4j.properties,默认级别是INFO,如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历,有用的信息还没看完,就被大量的心跳检测日志给淹没了. 解决办法 只将需要的日志级别调整为_TRAC…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 今天不谈Spark中什么复杂的技术实现,只稍为聊聊如何进行代码跟读.众所周知,Spark使用scala进行开发,由于scala有众多的语法糖,很多时候代码跟着跟着就觉着线索跟丢掉了,另外Spark基于Akka来进行消息交互,那如何知道谁是接收方呢? new Throwable().printStackTrace 代码跟读的时候,经常会借助于日志,针对日志中输出的每一句,我们都很想知道它们的调用者是谁.但有时苦于对spark系统的了解程度不深,或者对sca…