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 ...

中我们默认集群的部署方式为 YARN-Cluster 模式。 4.1 Spark 任务 ...

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 ...

4.Spark 任务调度机制 在工厂环境下，Spark 集群的部署方式一般为 YARN-Cluster 模式，之后的内核 分析内容中我们默认集群的部署方式为 YARN-Cluster 模式。 4.1 Spark 任务提交流程 在上一章 ...

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 ...

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