原文:Spark源码分析 – DAGScheduler

DAGScheduler的架构其实非常简单, . eventQueue, 所有需要DAGScheduler处理的事情都需要往eventQueue中发送event . eventLoop Thread, 会不断的从eventQueue中获取event并处理 . 实现TaskSchedulerListener, 并注册到TaskScheduler中, 这样TaskScheduler可以随时调用Task ...

2013-12-30 15:32 4 2404 推荐指数:

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Spark分析DAGScheduler

DAGScheduler概述:是一个面向Stage层面的调度器; 主要入参有: dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal,resultHandler, localProperties.get ...

Sun Jul 06 02:17:00 CST 2014 1 4536
深入理解spark-DAGscheduler源码分析(上)

背景: 前几天了解了spark了运行架构,spark代码提交给driver时候会根据rdd生成DAG,那么实际DAG在代码中是如何生成的呢? 首先了解,spark任务中的几个划分点: 1.job:job是由rdd的action来划分,每一个action操作是在spark任务 ...

Thu Oct 11 06:31:00 CST 2018 0 834
Spark Stage切分 源码剖析——DAGScheduler

Spark中的任务管理是很重要的内容,可以说想要理解Spark的计算流程,就必须对它的任务的切分有一定的了解。不然你就看不懂Spark UI,看不懂Spark UI就无法去做优化...因此本篇就从源码的角度说说其中的一部分,Stage的切分——DAG图的创建 先说说概念 在Spark ...

Fri Apr 07 02:54:00 CST 2017 0 2099
Spark核心作业调度和任务调度之DAGScheduler源码

前言:本文是我学习Spark 源码与内部原理用,同时也希望能给新手一些帮助,入道不深,如有遗漏或错误的,请在原文评论或者发送至我的邮箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要:   1.作业调度核心——DAGScheduler ...

Tue Oct 18 01:16:00 CST 2016 0 3921
Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交

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 ...

Wed Jul 20 17:26:00 CST 2016 0 6035
Spark源码分析 – Checkpoint

CP的步骤 1. 首先如果RDD需要CP, 调用RDD.checkpoint()来mark 注释说了, 这个需要在Job被执行前被mark, 原因后面看, 并且最好选择persist这个RDD, ...

Sat Jan 11 02:24:00 CST 2014 7 2936
Spark源码分析 – SparkContext

Spark源码分析之-scheduler模块 这位写的非常好, 让我对Spark源码分析, 变的轻松了许多 这里自己再梳理一遍 先看一个简单的spark操作, 1. SparkContext 这是Spark的入口, 任何需要使用Spark的地方都需要先创建 ...

Wed Dec 25 02:03:00 CST 2013 2 7913
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 ...

Thu Jan 16 19:34:00 CST 2014 0 7206
 
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