目录 概述 跨应用调度 静态资源分隔 Standalone mode Mesos YARN 动态资源分配 how to do 动态移除executor ...

一、调度分类 调度分为两种，一是应用之间的，二是应用内部作业的。 （一）应用之间 我们前面几章有说过，一个spark-submit提交的是一个应用，不同的应用之间是有调度的，这个就由资源分配者来调度。如果我们使用Yarn，那么就由Yarn来调度。调度方式的配置就在$HADOOP_HOME ...

　　不多说，直接上干货！ Spark任务调度 　　　　　　　　　　 DAGScheduler 　　构建Stage—碰到shuffle就split 　　记录哪个RDD 或者Stage 输出被物化 　　重新提交 ...

本文尝试从源码层面梳理Spark在任务调度与资源分配上的做法。 先从Executor和SchedulerBackend说起。Executor是真正执行任务的进程，本身拥有若干cpu和内存，可以执行以线程为单位的计算任务，它是资源管理系统能够给予的最小单位 ...

Spark 资源调度与任务调度的流程(Standalone): 启动集群后, Worker 节点会向 Master 节点汇报资源情况, Master掌握了集群资源状况。 当 Spark 提交一个 Application 后, 根据 RDD 之间的依赖关系 ...

1、 资源分配 通过SparkSubmit进行提交应用后，首先会创建Client将应用程序(字节码文件.class)包装成Driver,并将其注册到Master。Master收到Client的注册请求后将其加入待调度队列waitingDrivers，并等待分配执行资源 ...

先来先服务调度算法 先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。采用FCFS算法，每次从后备队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将他们调入内存，为他们分配资源，创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪 ...

Spark调度模式 FIFO和FAIR Spark中的调度模式主要有两种：FIFO和FAIR。 默认情况下Spark的调度模式是FIFO（先进先出），谁先提交谁先执行，后面的任务需要等待前面的任务执行。 而FAIR（公平调度）模式支持在调度池中为任务进行分组，不同的调度池权重 ...