DAGScheduler的架构其实非常简单, 1. eventQueue, 所有需要DAGScheduler处理的事情都需要往eventQueue中发送event 2. eventLoop Thread, 会不断的从eventQueue中获取event并处理 3. 实现 ...
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Task ...
2016-07-20 09:26 0 6035 推荐指数:
DAGScheduler的架构其实非常简单, 1. eventQueue, 所有需要DAGScheduler处理的事情都需要往eventQueue中发送event 2. eventLoop Thread, 会不断的从eventQueue中获取event并处理 3. 实现 ...
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 ...
今天,我们就先聊一下spark中的DAG以及RDD的相关的内容 1.DAG:有向无环图:有方向,无闭环,代表着数据的流向,这个DAG的边界则是Action方法的执行 2.如何将DAG切分stage,stage切分的依据:有宽依赖的时候要进行切分(shuffle ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
上篇文章 《 Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交 》 介绍了DAGScheduler的Stage划分算法。 本文继续分析Stage被封装成TaskSet,并将TaskSet提交到集群的Executor执行的过程 ...