Spark 1.60的executor schedule

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Spark 1.60的executor schedule

第一次看源码还是Spark 1.02.这次看新源码发现调度方式有了一些新的特征,在这里随便写一下. 不变的是,master还是接收Appclient和worker的消息,并且在接收RegisterApplication等消息后会执行一遍schedule().schedule()依旧会先找到空闲的worker用以执行waitingDrivers.但是调度Executor的方式有了一点变化. private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = { // Rig…

spark异常篇-Removing executor 5 with no recent heartbeats: 120504 ms exceeds timeout 120000 ms 可能的解决方案

问题描述与分析题目中的问题大致可以描述为: 由于某个 Executor 没有按时向 Driver 发送心跳,而被 Driver 判断该 Executor 已挂掉,此时 Driver 要把该 Executor 上执行的任务发送给另外一个 Executor 重新执行: 默认等待时长为 spark.network.timeout=120s 完整报错大概如下 17/01/13 09:13:08 WARN spark.HeartbeatReceiver: Removing executor 5 wit…

Spark技术内幕：Executor分配详解

当用户应用new SparkContext后,集群就会为在Worker上分配executor,那么这个过程是什么呢?本文以Standalone的Cluster为例,详细的阐述这个过程.序列图如下: 1. SparkContext创建TaskScheduler和DAG Scheduler SparkContext是用户应用和Spark集群的交换的主要接口,用户应用一般首先要创建它.如果你使用SparkShell,你不必自己显式去创建它,系统会自动创建一个名字为sc的SparkContext的实例.…

spark动态资源（executor）分配

spark动态资源调整其实也就是说的executor数目支持动态增减,动态增减是根据spark应用的实际负载情况来决定. 开启动态资源调整需要(on yarn情况下) 1.将spark.dynamicAllocation.enabled设置为true.意思就是启动动态资源功能 2.将spark.shuffle.service.enabled设置为true. 在每个nodeManager上设置外部shuffle服务 2.1 将spark-<version>-yarn-shuffle.jar拷贝到…

spark yarn任务的executor 无故 timeout之原因分析

问题: 用 spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 2G --num-executors 6 --executor-memory 2G ~~~ 提交任务时,最后一个executor 执行时间超过了 160s 导致 timeout而退出,造成任务重新执行造成用时过长.具体请看下面介绍: // :: WARN spark.HeartbeatReceiver: Removing executor with n…

Spark源码分析 – Executor

ExecutorBackend 很简单的接口 package org.apache.spark.executor /** * A pluggable interface used by the Executor to send updates to the cluster scheduler. */ private[spark] trait ExecutorBackend { def statusUpdate(taskId: Long, state: TaskState, data: ByteB…