TaskScheduler概述: TaskScheduler是一个可插拔任务调度接口,通过不同的SchedulerBackend进行任务的调度.主要功能如下: 1.一个TaskScheduler只为一个SparkContext服务,接收DAGScheduler提交过来的一组组的TaskSet: 2.TaskScheduler将task提交到集群中并执行,如果其中某个Task执行失败则重试之:TaskScheduler将TaskSet对应的执行结果返回才DAGScheduler: 3.TaskSc…

本系列专属github地址:https://github.com/ios122/spark_lagou 前言 我觉得如果动笔,就应该努力地把要说的东西表达清楚.今后一段时间,尝试下系列博客文章.简单说,如果心里想表达想分享的,就适当规划组织下,使其相对自成体系,以便于感兴趣但可能刚好某个领域还不是很熟的人,也能很好地入手.系列文章,我会努力避免过于主观化的描述,同时吸取以往的经验,尽量给每个系列的文章都设置一个单独的 github 项目,供查阅参考. Spark 系列文章规划 Spark系列,因…

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************…

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…

Spark Runtime里的主要层次分析,梳理Runtime组件和运行流程, DAGScheduler Job=多个stage,Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask,Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency 面向stage的切分,切分依据为宽依赖 维护waiting jobs和active jobs.维护waiting stages.active stages和failed stage…

在 spark 源码分析之二 -- SparkContext 的初始化过程 中,第 14 步 和 16 步分别描述了 TaskScheduler的 初始化 和 启动过程. 话分两头,先说 TaskScheduler的初始化过程 TaskScheduler的实例化 val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode) 其调用了org.apache.spark.SparkContext#createT…

经过前面文章的SparkContext.DAGScheduler.TaskScheduler分析,再从总体上了解Spark Job的调度流程 1.SparkContext将job的RDD DAG图提交给DAGScheduler: 2.DAGScheduler将job分解成Stage DAG,将每个Stage的Task封装成TaskSet提交给TaskScheduler:窄依赖以pipeline方式执行,效率高: 3.TaskScheduler将TaskSet中的一个个Task提交到集群中去运行:…

SparkContext作为整个Spark的入口,不管是spark.sparkstreaming.spark sql都需要首先创建一个SparkContext对象,然后基于这个SparkContext进行后续RDD的操作:所以很有必要了解下SparkContext在初始化时干了什么事情. SparkContext初始化过程主要干了如下几件事情: 1.根据SparkContext的构造入参SparkConf创建SparkEnv: 2.初始化SparkUI; 3.创建TaskScheduler: 4…

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…

概述 前一篇文章,已经介绍了BMR的基础用法,再结合Spark和Scala的文档,我想应该是可以开始你的数据分析之路的.这一篇文章,着重进行一些简单的思路上的引导和分析.如果你分析招聘数据时,卡在了某个环节,可以试着阅读本文. 在继续下面的各种分析前,请确保已经读完了本系列文章的第三篇,并正确配置了BMR,同时导入了需要的真实招聘数据. 如果用传统编程语言工具? 假设我们从数据的采集,存储到数据的读取与使用,都是使用传统的语言工具,比如nodejs. 我们如果想知道到底有不同的薪水段有多少招聘职…