在生产环境中,spark 部署方式一般都是 yarn-cluster 模式,本文针对该模式进行讲解,当然大体思路也适用于其他模式 基础概念 一个 spark 应用包含 job.stage.task 三个概念 job:以 action 方法为界,一个 action 触发一个 job stage:它是 job 的子集,以 RDD 宽依赖为界,遇到宽依赖即划分 stage task:它是 stage 的子集,以分区数来衡量,分区数多少,task 就有多少 任务调度 spark 任务从发起到执行可用下图…

每一个 spark job 根据 shuffle 划分 stage,每个 stage 形成一个或者多个 taskSet,了解了每个 stage 需要运行多少个 task,有助于我们优化 spark 运行 task 数 首先需要了解以下概念: RDD,弹性分布式数据集,多个 partition: split,切片,HDFS 上文件为什么要切片,如何切片,参考我的博客 hadoop 的 Split: textFlie 分区,textFile 如何对一个文件分区,参考我的博客 RDD认知与创建: 创建…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是從后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任務,前面有分享過,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

一.前述 Spark的资源调度是个很重要的模块,只要搞懂原理,才能具体明白Spark是怎么执行的,所以尤其重要. 自愿申请的话,本文分粗粒度和细粒度模式分别介绍. 二.具体 Spark资源调度流程图:          Spark资源调度和任务调度的流程: 1.启动集群后,Worker节点会向Master节点汇报资源情况,Master掌握了集群资源情况. 2.当Spark提交一个Application后,根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG有向无环图.任务提交后,Spa…

本章内容: 1.功能描述 本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说…

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负…

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark 内核概述 Spark 核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 将用户程序转化为作…

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark Shuffle 解析 Shuffle 的核心要点 ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时,最后一个stage称为finalStage,它本质上是一个ResultSt…

Spark内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理. 一.Spark核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 1.将用户程序转化为任务(Job): 2.在Executor之间调度任务(task): 3.跟踪Executor的执行…

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和…