引言 在上兩篇文章 spark 源碼分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源碼分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage轉換為TaskSet后的提交。 如下圖,我們在前兩篇文章中剖析了DAG的構建,Stage ...
Spark源碼分析 SparkContext 中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最終是怎么執行的 通過DAGScheduler切分成Stage, 封裝成taskset, 提交給TaskScheduler, 然后等待調度, 最終到Executor上執行 這是一個比較簡單的沒有shuffle的例子, 看看在Executor上是如何被執行的 首先這個job只有一個stage, 所以只會產生re ...
2014-01-21 16:38 6 2776 推薦指數:
引言 在上兩篇文章 spark 源碼分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源碼分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage轉換為TaskSet后的提交。 如下圖,我們在前兩篇文章中剖析了DAG的構建,Stage ...
問題的提出 本篇文章將回答如下問題: 1. spark任務在執行的時候,其內存是如何管理的? 2. 堆內內存的尋址是如何設計的?是如何避免由於JVM的GC的存在引起的內存地址變化的?其內部的內存緩存池回收機制是如何設計的? 3. 堆外和堆內內存分別是通過什么來分配的?其數據的偏移量 ...
在Spark中,一個應用程序要想被執行,肯定要經過以下的步驟: 從這個路線得知,最終一個job是依賴於分布在集群不同節點中的task,通過並行或者並發的運行來完成真正的工作。由此可見,一個個的分布式的task才是Spark的真正執行者。下面先來張task運行 ...
在Spark中,一個應用程序要想被執行,肯定要經過以下的步驟: 從這個路線得知,最終一個job是依賴於分布在集群不同節點中的task,通過並行或者並發的運行來完成真正的工作。由此可見,一個個的分布式的task才是Spark的真正執行者。下面先來張 ...
原創文章,轉載請注明: 轉載自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3858065.html 為了更深入的了解spark,現開始對spark源碼進行分析,本系列文章以spark 1.0.0版本源碼作為分析對象。今天主要分析下standalone部署方式的啟動過程 ...
作業執行源碼分析 當我們的代碼執行到了action(行動)操作之后就會觸發作業運行。在Spark調度中最重要的是DAGScheduler和TaskScheduler兩個調度器,其中,DAGScheduler負責任務的邏輯調度, 將作業拆分為不同階段的具有依賴關系的任務集 ...
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