Job->Stage->Task开发完一个应用以后,把这个应用提交到Spark集群,这个应用叫Application.这个应用里面开发了很多代码,这些代码里面凡是遇到一个action操作,就会产生一个job任务. 一个Application有一个或多个job任务.job任务被DAGScheduler划分为不同stage去执行,stage是一组Task任务.Task分别计算每个分区partition上的数据,Task数量=分区partition数量. Spark如何划分Stage:会从执行act

引言 对于Spark开发人员来说,了解stage的划分算法可以让你知道自己编写的spark application被划分为几个job,每个job被划分为几个stage,每个stage包括了你的哪些代码,只有知道了这些之后,碰到某个stage执行特别慢或者报错,你才能快速定位到对应的代码,对其进行性能优化和排错. stage划分原理与源码 接着上期内核源码(五)的最后,每个action操作最终会调用SparkContext初始化时创建的DAGSchedule的runJob方法创建一个job: 那么

注意:此文的stage划分有错,stage的划分是以shuffle操作作为边界的,可以参考<spark大数据处理技术>第四章page rank例子! 参考:http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model 我们用一个例子来说明,结合例子和运行截图来理解. 1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.d

一.stage划分算法原理 1.图解 二.DAGScheduler源码分析 1. ###org.apache.spark/SparkContext.scala // 调用SparkContext,之前初始化时创建的dagScheduler的runJob()方法 dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal, resultHandler, localProperties.get) ###org.apac

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit

当触发一个RDD的action后.以count为例,调用关系例如以下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitJob org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProce

Linux内核设计第一周 ——从汇编语言出发理解计算机工作原理 作者:宋宸宁(20135315) 一.实验过程 图1 编写songchenning5315.c文件 图2 将c文件汇编成32位机器语言 图3 将.s文件中的链接语句删除,获得最后的汇编代码 二.分析堆栈变化情况 三.总结 阐明对“计算机是如何工作的”的理解. ①计算机是依据冯诺依曼体存储结构,依据其核心思想——存储程序计算机工作模型,按程序编排的顺序,一步一步地取出指令,自动地完成指令规定的操作. ②从硬件的角度看,是通过总线连接C

本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一舨的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.最后就是 Spark 的实现算法时候的略的怎么样.希望这篇文章能

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic

Linux内核设计(第一周)——从汇编语言出发理解计算机工作原理 计算机工作原理 汇编指令 C语言代码汇编分析 by苏正生 原创作品转载请注明出处 <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 从2月22日起,本学期的linux课程开始了.通过这两天的学习,觉得孟宁老师讲的真不错,条理清晰,举例适当.本周从计算机工作原理出发,回顾了冯诺依曼计算机结构,也回顾了汇编寄存器.汇编指令.C语言程序的汇编分析技巧,很

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #python模块之HTMLParser之穆雪峰的案例(理解其用法原理) #http://www.cnblogs.com/xiaowuyi/archive/2012/10/15/2721658.html #常见做法:首先,我们需要定义一个新的HTMLParser类,以覆盖handle_starttag()方法,我们将使用这个方法来显示所有标签的HRef属性值. from HTMLParser import

原文:深入理解redis复制原理 1.复制过程 2.数据间的同步 3.全量复制 4.部分复制 5.心跳 6.异步复制 1.复制过程 从节点执行 slaveof 命令. 从节点只是保存了 slaveof 命令中主节点的信息,并没有立即发起复制. 从节点内部的定时任务发现有主节点的信息,开始使用 socket 连接主节点. 连接建立成功后,发送 ping 命令,希望得到 pong 命令响应,否则会进行重连. 如果主节点设置了权限,那么就需要进行权限验证,如果验证失败,复制终止. 权限验证通过后,进行

本课主题 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法实现解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳计算位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一般的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 Stage 的具

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

Stream的概念定义   官方文档是永远的圣经~     表格内容来自https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/   Package java.util.stream  一节部分原文内容的翻译   int sum = widgets.stream() .filter(b -> b.getColor() == RED) .mapToInt(b -> b.getWeight()) .sum();   流操作被划分为中间和终端操作,并组合成流管道. 一条S

Spark中job由action动作生成,那么stage是如何划分的呢?一般的解答是根据宽窄依赖划分.那么我们深入源码看看吧 一个action 例如count,会在多次runJob中传递,最终会到一个函数 dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get)dagScheduler是DAGScheduler的一个实例,因此,后面的工作都交给DAGSchedul

一.OpenGL OpenGL,是一套绘制3D图形的API,当然它也可以用来绘制2D的物体.OpenGL有一大套可以用来操作模型和图片的函数,通常编写OpenGL库的人是显卡的制造者.我们买的显卡都支持特定版本的OpenGL. 下图是用OpenGL做的旋转的立方体. 二.渲染原理 2.1 渲染管道 在OpenGL中,所有东西都在一个3D的空间里,而我们的屏幕和窗口都是2D的,所以OpenGL需要将3D的坐标转换成2D的坐标,做这件事的是OpenGL中的渲染管道(graphics pipeline

更多Android高级架构进阶视频学习请点击:https://space.bilibili.com/474380680 本文是Android虚拟机系列文章的第三篇,专门介绍Andorid系统上曾经使用过的Dalvik虚拟机. 也许有人会问,既然Dalvik虚拟机都已经被废弃了,为什么我们还要了解它呢?出于下面的原因,让我觉得还是有必要了解一下Dalvik虚拟机的: Dalvik留下的很多机制在现在的Android系统是一样适用的,例如Dalvik指令,dex文件 并非每个人都是在最新版本的And

转自:http://www.2cto.com/kf/201206/135471.html 一.术语session在我的经验里,session这个词被滥用的程度大概仅次于transaction,更加有趣的是transaction与session在某些语境下的含义是相同的. session,中文经常翻译为会话,其本来的含义是指有始有终的一系列动作/消息,比如打电话时从拿起电话拨号到挂断电话这中间的一系列过程可以称之为一个session.有时候我们可以看到这样的话“在一个浏览器会话期间,...”,这里

整个stage的划分会根据最后触发的action进行倒推,如果碰到宽依赖就将当前范围内的rdd划分为一个stage,直到所有的RDD遍历完为止.