Spark源码分析 – Shuffle

参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill的时候, 就会产生大量的小文件所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge, 基于文件的多路并归排序, 在map端的将相同partition的merge到一起,…

Spark源码分析 – 汇总索引

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…

Spark 源码分析 -- task实际执行过程

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(…

Spark源码分析 – BlockManager

参考, Spark源码分析之-Storage模块对于storage, 为何Spark需要storage模块?为了cache RDD Spark的特点就是可以将RDD cache在memory或disk中,RDD是由partitions组成的,对应于block 所以storage模块,就是要实现RDD在memory和disk上的persistent功能首先每个节点都有一个BlockManager, 其中有一个是Driver(master), 其余的都是slave master负责track所有…

Spark源码分析 – DAGScheduler

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 – Dependency

Dependency 依赖, 用于表示RDD之间的因果关系, 一个dependency表示一个parent rdd, 所以在RDD中使用Seq[Dependency[_]]来表示所有的依赖关系 Dependency的base class 可见Dependency唯一的成员就是rdd, 即所依赖的rdd, 或parent rdd /** * Base class for dependencies. */ abstract class Dependency[T](val rdd: RDD[T]) e…

Spark源码分析之九：内存管理模型

Spark是现在很流行的一个基于内存的分布式计算框架,既然是基于内存,那么自然而然的,内存的管理就是Spark存储管理的重中之重了.那么,Spark究竟采用什么样的内存管理模型呢?本文就为大家揭开Spark内存管理模型的神秘面纱. 我们在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中曾经提到过,在Task被传递到Executor上去执行时,在为其分配的TaskRunner线程的run()方法内,在Task真正运行之前,我们就要构造一个任务内存管理器TaskMemoryManager,然后…

Spark源码分析之八：Task运行（二）

在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中,我们详细叙述了Task运行的整体流程,最终Task被传输到Executor上,启动一个对应的TaskRunner线程,并且在线程池中被调度执行.继而,我们对TaskRunner的run()方法进行了详细的分析,总结出了其内Task执行的三个主要步骤: Step1:Task及其运行时需要的辅助对象构造,主要包括: 1.当前线程设置上下文类加载器: 2.获取序列化器ser: 3.更新任务状态TaskState: 4.计算垃圾回收时间: 5.反…

Spark源码分析之六：Task调度（二）

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec…

Spark源码分析之五：Task调度（一）

在前四篇博文中,我们分析了Job提交运行总流程的第一阶段Stage划分与提交,它又被细化为三个分阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. Stage划分与提交阶段主要是由DAGScheduler完成的,而DAGScheduler负责Job的逻辑调度,主要职责也即DAG图的分解,按照RDD间是否为shuffle dependency,将整个Job划分为一个个stage,并将每个stage转化为tasks的集合--TaskSet.…

Spark源码分析之四：Stage提交

各位看官,上一篇<Spark源码分析之Stage划分>详细讲述了Spark中Stage的划分,下面,我们进入第三个阶段--Stage提交. Stage提交阶段的主要目的就一个,就是将每个Stage生成一组Task,即TaskSet,其处理流程如下图所示: 与Stage划分阶段一样,我们还是从handleJobSubmitted()方法入手,在Stage划分阶段,包括最好的ResultStage和前面的若干ShuffleMapStage均已生成,那么顺理成章的下一步便是Stage的提交.在han…

Spark源码分析之三：Stage划分

继上篇<Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈>之后,我们继续来看第二阶段--Stage划分. Stage划分的大体流程如下图所示: 前面提到,对于JobSubmitted事件,我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理.那么我们先来看下代码: // 处理Job提交的函数 private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, finalRDD: RDD[_], func: (TaskCo…

spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRpcEnv

在前面源码剖析介绍中,spark 源码分析之二 -- SparkContext 的初始化过程中的SparkEnv和 spark 源码分析之四 -- TaskScheduler的创建和启动过程中的ClientApp启动过程中,都涉及到了Spark的内置RPC的知识.本篇专门把RPC 拿出来剖析一下. 因为RPC 在 Spark 中内容虽然不多,但理清楚还是花费很多精力的,计划每天只剖析一小部分,等剖析完毕,会专门有一篇总结性的文章出来. 本篇作为RPC分析开篇,主要剖析了NettyRpcEnv…

spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory…

spark 源码分析之十七 -- Spark磁盘存储剖析

上篇文章 spark 源码分析之十六 -- Spark内存存储剖析主要剖析了Spark 的内存存储.本篇文章主要剖析磁盘存储. 总述磁盘存储相对比较简单,相关的类关系图如下: 我们先从依赖类 DiskBlockManager 剖析. DiskBlockManager 文档说明如下: Creates and maintains the logical mapping between logical blocks and physical on-disk locations. One block…

spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析…

spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分

上篇文章 spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析重点剖析了 Spark的存储体系.从本篇文章开始,剖析Spark作业的调度和计算体系. 在说DAG之前,先简单说一下RDD. 对RDD的整体概括文档说明如下: RDD全称Resilient Distributed Dataset,即分布式弹性数据集.它是Spark的基本抽象,代表不可变的可分区的可并行计算的数据集. RDD的特点: 1. 包含了一系列的分区 2. 在每一个split上执行函数计算 3. 依赖于其他的RDD 4.…

spark 源码分析之十九 -- Stage的提交

引言上篇 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分中,主要介绍了下图中的前两个阶段DAG的构建和Stage的划分. 本篇文章主要剖析,Stage是如何提交的. rdd的依赖关系构成了DAG,DAGScheduler根据shuffle依赖关系将DAG图划分为一个一个小的stage.具体可以看 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分做进一步了解. 紧接上篇文章上篇文章中,DAGScheduler的handleJobSubmitted方法我们只…

spark 源码分析之二十一 -- Task的执行流程

引言在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

spark 源码分析之二十二-- Task的内存管理

问题的提出本篇文章将回答如下问题: 1. spark任务在执行的时候,其内存是如何管理的? 2. 堆内内存的寻址是如何设计的?是如何避免由于JVM的GC的存在引起的内存地址变化的?其内部的内存缓存池回收机制是如何设计的? 3. 堆外和堆内内存分别是通过什么来分配的?其数据的偏移量是如何计算的? 4. 消费者MemoryConsumer是什么? 5. 数据在内存页中是如何寻址的? 单个任务的内存管理是由 org.apache.spark.memory.TaskMemoryManager 来管理…

spark源码分析以及优化

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

Spark源码分析（三）-TaskScheduler创建

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…

Spark源码分析环境搭建

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3868718.html 本文主要分享一下如何构建Spark源码分析环境.以前主要使用eclipse来阅读源码的,但是针对用scala写的spark来说不是太方便.最近开始转向使用idea 首先http://www.jetbrains.com/idea/下载安装idea 选择File->Settings->Plugins->Install JetBrain plugin安装scala插件…

Spark源码分析之Spark Shell（下）

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us…

Spark源码分析之Spark-submit和Spark-class

有了前面spark-shell的经验,看这两个脚本就容易多啦.前面总结的Spark-shell的分析可以参考: Spark源码分析之Spark Shell(上) Spark源码分析之Spark Shell(下) Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable…

【转】Spark源码分析之-deploy模块

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-deploy%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background 在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了Hadoop YARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器:并且分析了Spark应用内的任务调度模块.本文就Spark的外层资…

Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系（转）

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…