DAGScheduler的架構其實非常簡單, 1. eventQueue, 所有需要DAGScheduler處理的事情都需要往eventQueue中發送event 2. eventLoop Thread, 會不斷的從eventQueue中獲取event並處理 3. 實現 ...
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 rdd: final RDD cleanedFunc: 計算每個分區的函數 resultHander: 結果偵聽 ...
2014-07-05 18:17 1 4536 推薦指數:
DAGScheduler的架構其實非常簡單, 1. eventQueue, 所有需要DAGScheduler處理的事情都需要往eventQueue中發送event 2. eventLoop Thread, 會不斷的從eventQueue中獲取event並處理 3. 實現 ...
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 ...
導入 從一個Job運行過程中來看DAGScheduler是運行在Driver端的,其工作流程如下圖: 圖中涉及到的詞匯概念: 1. RDD——Resillient Distributed Dataset 彈性分布式數據集。 2. Operation——作用於RDD的各種操作分為 ...
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 ...
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 ...
終於開始看Spark源碼了,先從最常用的spark-shell腳本開始吧。不要覺得一個啟動腳本有什么東東,其實里面還是有很多知識點的。另外,從啟動腳本入手,是尋找代碼入口最簡單的方法,很多開源框架,其實都可以通過這種方式來尋找源碼入口。 先來介紹一下Spark-shell是什么 ...
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, ...