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.

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

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

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

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

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

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

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

一:RDD的依赖关系 1.在代码中观察 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) val resultRDD = distData.flatMap(v => (1 to v)).map(v => (v%2,1)).reduceByKey(_+_) resultRDD.toDebugString ## 查看RDD的依赖情况 2.解释 +—处表示,这是两个不同的stage 同时可以知道shuffledRD

stage的划分是以shuffle操作作为边界的,遇到一个宽依赖就分一个stage 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分在RDD的论文中有详细的介绍,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMapTask,一类是resultTask,第一类task的输出是shuffle所需数据,第二类task的输出是result,stage的划分也以此

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap

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.

窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的,或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的. 不会有shuffle的产生,父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 多对一或者一对一 可以理解为独生子女 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多. 会有shuffle的产生,父RDD的一个分区的数据去到子RDD的不同分区里面. 一对多 可以理解为超生 常见的宽窄依赖

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342404.html 1.Spark中Job如何划分为Stage 我们在复习内容中介绍了Spark中Job的提交,下面我们看如何将Job划分为Stage. 对于JobSubmitted事件类型,通过 dagScheduler的handleJobSubmitted方法处理,方法源码如下: private[scheduler] def ha

一.序列化   (*) 核心接口:Writable接口.如果有一个类实现了Writable接口,就可以作为Map/Reduce的key和value.    举例: 读取员工数据,生成员工对象,直接存储在HDFS 序列化的顺序和反序列化 的顺序要保持相同. public void readFields(DataInput input) throws IOException{ } pubic void write(DataOutput output) throws IOException{  } 二

一.Spark 运行架构 Spark 运行架构如下图: 各个RDD之间存在着依赖关系,这些依赖关系形成有向无环图DAG,DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG,进行Stage划分,划分的规则很简单,从后往前回溯,遇到窄依赖加入本stage,遇见宽依赖进行Stage切分.完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler.TaskScheduler 负责具体的task调度,在Worker节点上启动ta

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

引入 上一篇文章<DAGScheduler源代码浅析>中,介绍了handleJobSubmitted函数,它作为生成finalStage的重要函数存在.这一篇文章中,我将就DAGScheduler生成Stage过程继续学习,同一时候介绍Stage的相关源代码. Stage生成 Stage的调度是由DAGScheduler完毕的.由RDD的有向无环图DAG切分出了Stage的有向无环图DAG.Stage的DAG通过最后运行的Stage为根进行广度优先遍历,遍历到最開始运行的Stage运行.假设提