Spark源码分析 – SparkContext 中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(--) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains(…

* 本文速览 本篇文章较为详细的介绍了 MyBatis 执行 SQL 的过程.该过程本身比较复杂,牵涉到的技术点比较多.包括但不限于 Mapper 接口代理类的生成.接口方法的解析.SQL 语句的解析.运行时参数的绑定.查询结果自动映射.延迟加载等.本文对所列举的技术点,以及部分未列举的技术点都做了较为详细的分析.全文篇幅很大,需要大家耐心阅读.下面来看一下本文的目录: 源码分析类文章通常比较枯燥.因此,我在分析源码的过程中写了一些示例,同时也绘制了一些图片.希望通过这些示例和图片,帮助大家理解…

概述 checkpoint 的机制保证了需要访问重复数据的应用 Spark 的DAG执行图可能很庞大,task 中计算链可能会很长,这时如果 task 中途运行出错,那么 task 的整个需要重算非常耗时,因此,有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下,当下游 RDD 计算出错时,可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算. 我们先来看一个例子,checkpoint的使用: import org.apache.spark.SparkContext imp…

Task是介于DAGScheduler和TaskScheduler中间的接口 在DAGScheduler, 需要把DAG中的每个stage的每个partitions封装成task 最终把taskset提交给TaskScheduler   /** * A task to execute on a worker node. */ private[spark] abstract class Task[T](val stageId: Int) extends Serializable { def run…

第一步:前端控制器接收请求调用doDiapatch 第二步:前端控制器调用处理器映射器查找 Handler 第三步:调用处理器适配器执行Handler,得到执行结果ModelAndView 第四步:视图渲染,将model数据填充到request域.视图解析,得到view: 调用view的渲染方法,将model数据填充到request域.渲染方法:…

http://jerryshao.me/categories.html#architecture-ref http://blog.csdn.net/pelick/article/details/17222873 如果想了解Spark的设计, 第一个足够 如果想梳理Spark的源码整体结构, 第二个也可以  ALL Spark源码分析 – SparkContext Spark源码分析 – SparkEnv  Spark 源码分析 -- task实际执行过程   DAGScheduler Spark…

DAGScheduler的架构其实非常简单, 1. eventQueue, 所有需要DAGScheduler处理的事情都需要往eventQueue中发送event 2. eventLoop Thread, 会不断的从eventQueue中获取event并处理 3. 实现TaskSchedulerListener, 并注册到TaskScheduler中, 这样TaskScheduler可以随时调用TaskSchedulerListener中的接口报告状况变更 TaskSchedulerListen…

1.简介 在上一篇文章中,我详细分析了 MyBatis 配置文件的解析过程.由于上一篇文章的篇幅比较大,加之映射文件解析过程也比较复杂的原因.所以我将映射文件解析过程的分析内容从上一篇文章中抽取出来,独立成文,于是就有了本篇文章.在本篇文章中,我将分析映射文件中出现的一些及节点,比如 <cache>,<cache-ref>,<resultMap>, <select | insert | update | delete> 等.除了分析常规的 XML 解析过程外…

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…

在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中,我们详细叙述了Task运行的整体流程,最终Task被传输到Executor上,启动一个对应的TaskRunner线程,并且在线程池中被调度执行.继而,我们对TaskRunner的run()方法进行了详细的分析,总结出了其内Task执行的三个主要步骤: Step1:Task及其运行时需要的辅助对象构造,主要包括: 1.当前线程设置上下文类加载器: 2.获取序列化器ser: 3.更新任务状态TaskState: 4.计算垃圾回收时间: 5.反…