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 ...
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: . RDD Resillient Distributed Dataset 彈性分布式數據集。 . Operation 作用於RDD的各種操作分為transformation和action。 . Job 作業,一個JOB包含多個RDD及作用於相應RDD上的各種operatio ...
2019-06-26 23:50 1 1092 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
正文 一,簡介 1.1 概述 是一個基於Spark Core之上的實時計算框架,可以從很多數據源消費數據並對數據進行處理.Spark Streaming 是Spark核心API的一個擴展,可以實現高吞吐量的、具備容錯機制的實時流數據的處理。支持從多種數據源獲取數據,包括Kafk ...
文章正文 通過文章“Spark 核心概念RDD”我們知道,Spark的核心是根據RDD來實現的,Spark Scheduler則為Spark核心實現的重要一環,其作用就是任務調度。Spark的任務調度就是如何組織任務去處理RDD中每個分區的數據,根據RDD的依賴關系構建DAG,基於DAG划分 ...
轉自:http://sharkdtu.com/posts/spark-scheduler.html 通過文章“Spark核心概念RDD”我們知道,Spark的核心是根據RDD來實現的,Spark Scheduler則為Spark核心實現的重要一環,其作用就是任務調度。Spark的任務調度 ...
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 ...