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 ...
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中有几个维度的概念: 应用Application,你的代码就是一个应用 Job,Job是以action为边界的。 S ...
2017-04-06 18:54 0 2099 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
引言 上篇 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 中,主要介绍了下图中的前两个阶段DAG的构建和Stage的划分。 本篇文章主要剖析,Stage是如何提交的。 rdd的依赖关系构成了DAG,DAGScheduler根据shuffle依赖关系将DAG图划分为一个一个 ...
本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写。在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁。map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣 ...
RpcEndpoint 文档对RpcEndpoint的解释:An end point for the RPC that defines what functions to trigger given ...