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 ...
导入 从一个Job运行过程中来看DAGScheduler是运行在Driver端的,其工作流程如下图: 图中涉及到的词汇概念: . RDD Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集。 . Operation 作用于RDD的各种操作分为transformation和action。 . Job 作业,一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operatio ...
2019-06-26 23:50 1 1092 推荐指数:
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 ...
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 ...
正文 一,简介 1.1 概述 是一个基于Spark Core之上的实时计算框架,可以从很多数据源消费数据并对数据进行处理.Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据,包括Kafk ...
文章正文 通过文章“Spark 核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分 ...
转自:http://sharkdtu.com/posts/spark-scheduler.html 通过文章“Spark核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度。Spark的任务调度 ...
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 ...