Spark任务调度 TaskScheduler调度入口： （1） CoarseGrainedSchedulerBackend 在启动时会创建DriverEndPoint. 而DriverEndPoint中存在一定时任务，每隔一定 ...

理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用 ...

　　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 ...

Quartz是为大家熟知的任务调度框架，先看看官网的介绍 ...

一. yarn的资源分配模型 无论先进先出调度器，容量调度器，还是公平调度器，他们的核心：资源分配模型是一样的。 调度器维护着多个队列的信息，用户可以向任意一个或多个队列提交job。每次NodeManager向ResourceManager发送心跳时，调度器都会选择一个队列，再在队列 ...