Spark任务调度 TaskScheduler调度入口: (1)       CoarseGrainedSchedulerBackend 在启动时会创建DriverEndPoint. 而DriverEndPoint中存在一定时任务,每隔一定时间(spark.scheduler.revive.interval, 默认为1s)进行一次调度(给自身发送ReviveOffers消息, 进行调用makeOffers进行调度).代码如下所示 override def onStart() { // Perio…

不多说,直接上干货! Spark任务调度 DAGScheduler 构建Stage—碰到shuffle就split 记录哪个RDD 或者Stage 输出被物化 重新提交shuffle 输出丢失的stage 将Taskset 传给底层调度器 本地性策略--- preferredLocations(p) 1.spark-cluster TaskScheduler 2.yarn-cluster YarnClusterScheduler 3.yarn-client YarnClientClusterSc…

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…

前置知识 spark任务模型 job:action的调用,触发了DAG的提交和整个job的执行. stage:stage是由是否shuffle来划分,如果发生shuffle,则分为2个stage. taskSet:每一个stage对应1个taskset.1个taskset有多个task, 由RDD的partition数据决定,并行度就是各自RDD的partition数目. task:同一个stage中同一个partition中的数据与处理过程,视为1个task. task从横向上看,与parti…

Spark内部有若干术语(Executor.Job.Stage.Task.Driver.DAG等),需要理解并搞清其内部关系,因为这是性能调优的基石.   节点类型有: 1. Master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点. 2. Worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信. Dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the applicatio…

Spark调度模式 FIFO和FAIR     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. 资源分配概述 spark的分配资源主要就是 executor.cpu per executor.memory per executor.driver memory…

官网链接: http://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html 主要介绍: 1 application级调度方式 2 单个application内job的调度方式…

在spark的资源调度中 1.集群启动worker向master汇报资源情况 2.Client向集群提交app,向master注册一个driver(需要多少core.memery),启动一个driver 3.Driver将当前app注册给master,(当前app需要多少资源),并请求启动对应的Executor 4.driver分发任务给Executor的Thread Pool. 根据Spark源码可以知道: 1.一个worker默认为一个Application启动一个Executor 2.启动…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 schedule调度相关 调度相关的参数设置,大多数内容都很直白,其实无须过多的额外解释,不过基于这些参数的常用性(大概会是你针对自己的…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 随着Spark的逐渐成熟完好, 越来越多的可配置參数被加入到Spark中来, 本文试图通过阐述这当中部分參数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下怎样依据实际场合对Spark进行配置优化. 因为篇幅较长.所以在这里分篇组织,假设要看最新完整的网页版内容.能够戳这里:http://spark-config.readthedoc…