1.概述 为了更好地理解调度,我们先看一下集群模式的Spark程序运行架构图,如上所示: 2.Spark中的基本概念 1.Application:表示你的程序 2.Driver:表示main函数,创建SparkContext.并由SC负责与ClusterMananger通信,进行资源的申请,任务的监控和分配.程序执行完毕后,关闭SparkContext. 3.Executor:某个Application运行在worker节点上的一个进行,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘…

一个 Spark 应用程序的完整执行流程 1.编写 Spark Application 应用程序 2.打 jar 包,通过 spark-submit 提交执行 3.SparkSubmit 提交执行 4.执行 Spark Application 的 main 方法 5.初始化 SparkContext,这一步主要是把执行 Application 所需要的一个 Driver 和多个 Executor 启动起来 6.执行到 Action 算子,这个阶段会产生 DAG 血缘依赖关系,但是并没有真正执行…

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/t__Jqzg1rbTlsCHXKMwh6A作者:赖勇高 本文主要讲解的是V8的技术,是V8的入门篇,主要目的是了解V8的内部机制,希望对前端,快应用,浏览器,以及nodejs同学有些帮助.这里不涉及到如何编写优秀的前端,只是对JS内部引擎技术的讲解. 一.V8来源 V8的名字来源于汽车的“V型8缸发动机”(V8发动机).V8发动机主要是美国发展起来,因为马力十足而广为人知.V8引擎的命名是G…

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…

Master部分 1.master初始化 以node name创建一个distributed logical router 创建两个load balancer用于处理east-west traffic,一个处理TCP,另一个处理UDP 创建一个名为"join"的logical switch用于连接gateway router和distributed router."join"的IP地址范围为100.64.1.0/24 将distributed router和&quo…

1. 任务概述 任务提交与执行过程: 1) build operator DAG:此阶段主要完成RDD的转换及DAG的构建: 2) split graph into stages of tasks:此阶段主要完成finalStage的创建与Stage的划分,做好Stage与Task的准备工作后,最后提交Stage与Task: 3) launch tasks via cluster manager:使用集群管理器(Cluster manager)分配资源与任务调度,对于失败的任务还会有一定的重试与…

Spark Streaming 是基于spark的流式批处理引擎,其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理,当批处理间隔缩短到秒级时,便可以用于处理实时数据流. 本节描述了Spark Streaming作业的执行流程. 图1 Spark Streaming作业的执行流程 具体流程: 客户端提交作业后启动Driver,Driver是park作业的Master. 每个作业包含多个Executor,每个Executor以线程的方式运行task,Spark Streaming至少包含一个recei…

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…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

1.总体执行流程 使用下列代码对SparkSQL流程进行分析.让大家明确LogicalPlan的几种状态,理解SparkSQL总体执行流程 // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits…