Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/30802603 Spark的Cluster Manager可以有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并最终完成计算.具体阐述可以阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone…

Spark的Cluster Manager能够有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并终于完毕计算.具体阐述能够阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone模式下,Client.Master和Worker是怎样进行通信,注冊并开启服务的呢? 1. node之间的RP…

如果Spark的部署方式选择Standalone,一个采用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark可以选用ZooKeeper来实现HA. ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master但是只有一个是Active的,其他的都是Standby,当Active的Master出现故障时,另外的一个Standby Master会被选举出来.由于…

假设Spark的部署方式选择Standalone,一个採用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark能够选用ZooKeeper来实现HA. ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制能够保证尽管集群存在多个Master可是唯独一个是Active的.其它的都是Standby.当Active的Master出现问题时,另外的一个Standby Master会被选举出来. 因…

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通过上面一系列文章,我们知道在集群启动时,在Standalone模式下,Worker会向Master注册,使得Master可以感知进而管理整个集群:Master通过借助ZK,可以简单的实现HA:而应用方通过SparkContext这个与集群的交互接口,在创建SparkContext时就完成了Application的注册,Master为其分配Executor:在应用方创建了RDD并且在这个RDD上进行了很多的Transformation后,触发action,通过DAGScheduler将DAG划分…