Spark分析之DAGScheduler
DAGScheduler概述：是一個面向Stage層面的調度器； 主要入參有： dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal,resultHandler, localProperties.get ...
原文：Spark源碼分析 – DAGScheduler
DAGScheduler的架構其實非常簡單, . eventQueue, 所有需要DAGScheduler處理的事情都需要往eventQueue中發送event . eventLoop Thread, 會不斷的從eventQueue中獲取event並處理 . 實現TaskSchedulerListener, 並注冊到TaskScheduler中, 這樣TaskScheduler可以隨時調用Task ...
2013-12-30 15:32 4 2404 推薦指數：
相關推薦
深入理解spark－DAGscheduler源碼分析(上)
背景： 前幾天了解了spark了運行架構，spark代碼提交給driver時候會根據rdd生成DAG，那么實際DAG在代碼中是如何生成的呢？ 首先了解，spark任務中的幾個划分點： 1.job：job是由rdd的action來划分，每一個action操作是在spark任務 ...
Spark Stage切分 源碼剖析——DAGScheduler
Spark中的任務管理是很重要的內容，可以說想要理解Spark的計算流程，就必須對它的任務的切分有一定的了解。不然你就看不懂Spark UI,看不懂Spark UI就無法去做優化...因此本篇就從源碼的角度說說其中的一部分，Stage的切分——DAG圖的創建 先說說概念 在Spark ...
Spark核心作業調度和任務調度之DAGScheduler源碼
前言：本文是我學習Spark 源碼與內部原理用，同時也希望能給新手一些幫助，入道不深，如有遺漏或錯誤的，請在原文評論或者發送至我的郵箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要： 1.作業調度核心——DAGScheduler ...
Spark 源碼解析 : DAGScheduler中的DAG划分與提交
一、Spark 運行架構 Spark 運行架構如下圖： 各個RDD之間存在着依賴關系，這些依賴關系形成有向無環圖DAG，DAGScheduler對這些依賴關系形成的DAG，進行Stage划分，划分的規則很簡單，從后往前回溯，遇到窄依賴加入本stage，遇見寬依賴進行Stage切分 ...
Spark源碼分析 – Checkpoint
CP的步驟 1. 首先如果RDD需要CP, 調用RDD.checkpoint()來mark 注釋說了, 這個需要在Job被執行前被mark, 原因后面看, 並且最好選擇persist這個RDD, ...
Spark源碼分析 – SparkContext
Spark源碼分析之-scheduler模塊 這位寫的非常好, 讓我對Spark的源碼分析, 變的輕松了許多 這里自己再梳理一遍 先看一個簡單的spark操作, 1. SparkContext 這是Spark的入口, 任何需要使用Spark的地方都需要先創建 ...
Spark源碼分析 – Shuffle
參考詳細探究Spark的shuffle實現, 寫的很清楚, 當前設計的來龍去脈 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次當memory buffer中的數據快滿的時候, 先將memory中的數據, 按partition進行划分, 然后各自存成小文件, 這樣當buffer ...