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…

引言 对于Spark开发人员来说,了解stage的划分算法可以让你知道自己编写的spark application被划分为几个job,每个job被划分为几个stage,每个stage包括了你的哪些代码,只有知道了这些之后,碰到某个stage执行特别慢或者报错,你才能快速定位到对应的代码,对其进行性能优化和排错. stage划分原理与源码 接着上期内核源码(五)的最后,每个action操作最终会调用SparkContext初始化时创建的DAGSchedule的runJob方法创建一个job: 那么…

mysql复制那点事(2)-binlog组提交源码分析和实现 [TOC] 0. 参考文献 序号 文献 1 MySQL 5.7 MTS源码分析 2 MySQL 组提交 3 MySQL Redo/Binlog Group Commit , 2pc事务两阶段提交,Crash Recovery浅析 4 MySQL · 物理备份 · Percona XtraBackup 备份原理 5 条件变量(Condition Variable)详解 6 Linux线程同步之条件变量 本文主要介绍了mysql binl…

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…

一.数据处理原理剖析 每隔我们设置的batch interval 的time,就去找ReceiverTracker,将其中的,从上次划分batch的时间,到目前为止的这个batch interval time间隔内的block封装为一个batch; 其次,会将这个batch中的数据,去创建为一个初始的RDD,一个batch内,在这段时间封装了几个block,就代表这个batch对应的RDD内会有几个partition; 这个batch对应的RDD的partition决定了数据处理阶段的并行度,这…

RPC服务 什么叫RPC? RPC[Remote Procedure Call]是指远程过程调用,是一种进程间通信方式,他是一种技术的思想,而不是规范.它允许程序调用另一个地址空间(通常是共享网络的另一台机器上)的过程或函数,而不用程序员显式编码这个远程调用的细节.即程序员无论是调用本地的还是远程的函数,本质上编写的调用代码基本相同.a RPC基本原理,RPC两个核心模块:通讯,序列化. 一次完整的RPC调用流程(同步调用,异步另说)如下: 1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服…

在Hadoop中,MapReduce的Java作业通常由编写Mapper和Reducer開始.接着创建Job对象.然后使用该对象的set方法设置Mapper和Reducer以及诸如输入输出等參数,最后调用Job对象的waitForCompletion(true)方法提交作业并等待作业的完毕.虽然使用了寥寥数语就描写叙述了作业的创建和提交,但实际情况要复杂的多.本篇文章将通过分析源码来深入学习该过程. 通常使用public Job(Configuration conf, String jobNam…

为了测试MapReduce提交的详细流程.需要在提交这一步打上断点: F7进入方法: 进入submit方法: 注意这个connect方法,它在连接谁呢?我们知道,Driver是作为客户端存在的,那么客户端连接的应该就是Yarn集群,但是在这个简单的WordCount案例中,并没有将任务提交到Yarn集群,而是在本机中执行的.座椅这里连接的自然就是本机. 进入这个connect方法,然后在里面的Cluster方法上打上断点: 很明显,这是一个构造器,他把集群抽象成了一个对象.进入此方法: 初始化了…

原理图解: Master类位置所在:spark-core_2.11-2.1.0.jar的org.apache.spark.deploy.master下的Master类   //截取了部分代码 //处理Application注册的请求 case RegisterApplication(description, driver) => //如果master的状态是standby,也就是当前这个master,是standby master,不是active master //那么Application来…

一.stage划分算法原理 1.图解 二.DAGScheduler源码分析 1. ###org.apache.spark/SparkContext.scala // 调用SparkContext,之前初始化时创建的dagScheduler的runJob()方法 dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal, resultHandler, localProperties.get) ###org.apac…

1.spring-core概览 spring-core是spring框架的基石,它为spring框架提供了基础的支持. spring-core从源码上看,分为6个package,分别是asm,cglib,core,lang,objenesis和util. 1.1 asm 关于asm的内幕参见博客: spring源码分析之spring-core asm概述 1.2 cglib 关于cglib的内幕参见博客 cglib源码分析--转 1.3 core 1.4 lang 四个注解接口 /** * In…

各位看官,上一篇<Spark源码分析之Stage划分>详细讲述了Spark中Stage的划分,下面,我们进入第三个阶段--Stage提交. Stage提交阶段的主要目的就一个,就是将每个Stage生成一组Task,即TaskSet,其处理流程如下图所示: 与Stage划分阶段一样,我们还是从handleJobSubmitted()方法入手,在Stage划分阶段,包括最好的ResultStage和前面的若干ShuffleMapStage均已生成,那么顺理成章的下一步便是Stage的提交.在han…

继上篇<Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈>之后,我们继续来看第二阶段--Stage划分. Stage划分的大体流程如下图所示: 前面提到,对于JobSubmitted事件,我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理.那么我们先来看下代码: // 处理Job提交的函数 private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, finalRDD: RDD[_], func: (TaskCo…

上篇文章 spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析 重点剖析了 Spark的存储体系.从本篇文章开始,剖析Spark作业的调度和计算体系. 在说DAG之前,先简单说一下RDD. 对RDD的整体概括 文档说明如下: RDD全称Resilient Distributed Dataset,即分布式弹性数据集.它是Spark的基本抽象,代表不可变的可分区的可并行计算的数据集. RDD的特点: 1. 包含了一系列的分区 2. 在每一个split上执行函数计算 3. 依赖于其他的RDD 4.…

引言 上篇 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 中,主要介绍了下图中的前两个阶段DAG的构建和Stage的划分. 本篇文章主要剖析,Stage是如何提交的. rdd的依赖关系构成了DAG,DAGScheduler根据shuffle依赖关系将DAG图划分为一个一个小的stage.具体可以看 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 做进一步了解. 紧接上篇文章 上篇文章中,DAGScheduler的handleJobSubmitted方法我们只…

Spark是一个基于内存的分布式计算框架,运行在其上的应用程序,按照Action被划分为一个个Job,而Job提交运行的总流程,大致分为两个阶段: 1.Stage划分与提交 (1)Job按照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖,由DAGScheduler划分为一个个Stage,并将每个Stage提交给TaskScheduler: (2)Stage随后被提交,并由TaskScheduler将每个stage转化为一个TaskSet: 2.Task调度与执行:由TaskScheduler负责将TaskSe…

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…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章…

本文是Scheduler模块源码分析的第二篇,第一篇Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler主要分析了DAGScheduler.本文接下来结合Spark-1.6.0的源码继续分析TaskScheduler和SchedulerBackend. 一.TaskScheduler和SchedulerBackend类结构和继承关系 之所以把这部分放在最前面,是想让大家在阅读后续文章时对TaskScheduler和SchedulerBackend是什么有一个概念.因为有些方法是从…

本文主要结合Spark-1.6.0的源码,对Spark中任务调度模块的执行过程进行分析.Spark Application在遇到Action操作时才会真正的提交任务并进行计算.这时Spark会根据Action操作之前一系列Transform操作的关联关系,生成一个DAG,在后续的操作中,对DAG进行Stage划分,生成Task并最终运行.整个过程如下图所示,DAGScheduler用于对Application进行分析,然后根据各RDD之间的依赖关系划分Stage,根据这些划分好的Stage,对应…

一.前述 Spark中资源调度是一个非常核心的模块,尤其对于我们提交参数来说,需要具体到某些配置,所以提交配置的参数于源码一一对应,掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼.由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述,更多的偏于应用. 二.具体细节 1.Spark-Submit提交参数 Options: --master MASTER_URL, 可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn,  yarn-cluster,yarn…

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/21/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-scheduler%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background Spark在资源管理和调度方式上采用了类似于Hadoop YARN的方式,最上层是资源调度器,它负责分配资源和调度注册到Spark中的所有应用,Spark选用Mesos或是YARN等作为其资源调度框架.在每一个应用内部,…

在Task调度相关的两篇文章<Spark源码分析之五:Task调度(一)>与<Spark源码分析之六:Task调度(二)>中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[Tas…

在前四篇博文中,我们分析了Job提交运行总流程的第一阶段Stage划分与提交,它又被细化为三个分阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. Stage划分与提交阶段主要是由DAGScheduler完成的,而DAGScheduler负责Job的逻辑调度,主要职责也即DAG图的分解,按照RDD间是否为shuffle dependency,将整个Job划分为一个个stage,并将每个stage转化为tasks的集合--TaskSet.…

在<Spark源码分析之Job提交运行总流程概述>一文中,我们提到了,Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交,可以分为三个阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. 今天,我们就结合源码来分析下第一个小阶段:Job的调度模型与运行反馈. 首先由DAGScheduler负责将Job提交到事件队列eventProcessLoop中,等待调度执行.入口方法为DAGScheduler的runJon()方法.代码如下: /**…

如下,是 spark 源码分析系列的一些文章汇总,持续更新中...... Spark RPC spark 源码分析之五--Spark RPC剖析之创建NettyRpcEnv spark 源码分析之六--Spark RPC剖析之Dispatcher和Inbox.Outbox剖析 spark 源码分析之七--Spark RPC剖析之RpcEndPoint和RpcEndPointRef剖析 spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClie…

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…