Spark作业调度 对RDD的操作分为transformation和action两类,真正的作业提交运行发生在action之后,调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交运行。这个过程大致可以如下描述 ...
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。 . 例子,美国 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 ...
2016-11-07 16:37 1 14933 推荐指数:
Spark作业调度 对RDD的操作分为transformation和action两类,真正的作业提交运行发生在action之后,调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交运行。这个过程大致可以如下描述 ...
一、前述 RDD之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。 Spark中的Stage其实就是一组并行的任务,任务是一个个的task 。 二、具体细节 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 ...
Spark Job-Stage-Task实例理解 基于一个word count的简单例子理解Job、Stage、Task的关系,以及各自产生的方式和对并行、分区等的联系; 相关概念 Job:Job是由Action触发的,因此一个Job包含一个Action和N个Transform操作 ...
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 ...
DAG有向无环图生成 DAG是什么 DAG(Directed Acyclic Graph) 叫做有向无环图(有方向,无闭环,代表着数据的流向),原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG。 下图是基于单词统计逻辑得到的DAG有向无环图 DAG划分stage(★★★★★) stage ...
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 ...
在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现了shuffle的逻辑 ...
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 re ...