前言:本文是我学习Spark 源码与内部原理用,同时也希望能给新手一些帮助,入道不深,如有遗漏或错误的,请在原文评论或者发送至我的邮箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要: 1.作业调度核心--DAGScheduler 2.DAGScheduler类说明 2.1DAGScheduler 2.2ActiveJob 2.3Stage 2.4Task 3.工作流程 3.1划分Stage 3.2生成Job,提交Stage 3.3任务集的提交 3.4任务作业完成状态的监…

本文以Spark1.1.0版本为基础. 经过前一段时间的学习,基本上能够对Spark的工作流程有一个了解,但是具体的细节还是需要阅读源码,而且后续的科研过程中也肯定要修改源码的,所以最近开始Spark的源码的学习.首先以重要文件为基础分别分析,然后再整体的分析. (一)DAGScheduler.scala文件的主要功能 DAGScheduler是划分Job为stage的调度,它是在作业所需要的数据已经被分为RDD之后执行的.DAGScheduler将Job划分为DAG图,以stage为图的结点,…

1. rdd action ->sparkContext.runJob->dagscheduler.runJob def runJob[T, U: ClassTag]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iterator[T]) => U, partitions: Seq[Int], callSite: String, allowLocal: Boolean, resultHandler: (Int, U) => Unit, properties:…

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…

6.创建和启动DAGScheduler DAGScheduler主要用于在任务正式交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作,包括:创建Job,将DAG中的RDD划分到不同的Stage,提交Stage,等等.创建DAGScheduler的代码如下: DAGScheduler的数据结构主要维护jobId和stageId的关系.Stage.ActiveJob.以及缓存的RDD的partitions的位置信息,见代码: DAGSchedulerEventProcessLoop能处理的…

由一个action动作触发sparkcontext的runjob,再由此触发dagScheduler.runJob,然后触发submitJob,封装一个JobSubmitted放入一个队列.然后再通过doOnReceive里面的dagScheduler.handleJobSubmitted提交. 1:由action动作触发工作的提交. 2:sparkcontext提交job. 3:调用DagScheduler提交job. 4:调用DagScheduler的submitJob. 5:生成一个Job…

Spark中的任务管理是很重要的内容,可以说想要理解Spark的计算流程,就必须对它的任务的切分有一定的了解.不然你就看不懂Spark UI,看不懂Spark UI就无法去做优化...因此本篇就从源码的角度说说其中的一部分,Stage的切分--DAG图的创建 先说说概念 在Spark中有几个维度的概念: 应用Application,你的代码就是一个应用 Job,Job是以action为边界的. Stage,是按照宽窄依赖来界定的 Task,最终落实到各个工作节点上的任务,是真正意义上的任务 光说…

在写Spark程序是遇到问题 Driver stacktrace: at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.orgapacheapachesparkschedulerschedulerDAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1283) 这个原因是因为数据过大,而中断(我的天,坑死我了,只有一万条数据啊)…

DAGScheduler概述:是一个面向Stage层面的调度器: 主要入参有: dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal,resultHandler, localProperties.get) rdd: final RDD: cleanedFunc: 计算每个分区的函数: resultHander: 结果侦听器: 主要功能如下: 1.接收用户提交的job; 2.将job根据类型划分为不同的stag…

DagScheduler 和 TaskScheduler 的任务交接 spark 调度器分为两个部分, 一个是 DagScheduler, 一个是 TaskScheduler, DagScheduler 主要是用来把一个 Job 根据宽依赖划分为多个Stage(阶段), 对于划分出来的每个 stage 都抽象为一个  TaskSet任务集 交给  TaskScheduler 来进行进一步的调度运行, 我们来看一张图, 来理清里面的概念, 我们用户编程使用的 RDD, 每个 RDD都有一个分区数,…