引入 上一篇文章<DAGScheduler源代码浅析>中,介绍了handleJobSubmitted函数,它作为生成finalStage的重要函数存在.这一篇文章中,我将就DAGScheduler生成Stage过程继续学习,同一时候介绍Stage的相关源代码. Stage生成 Stage的调度是由DAGScheduler完毕的.由RDD的有向无环图DAG切分出了Stage的有向无环图DAG.Stage的DAG通过最后运行的Stage为根进行广度优先遍历,遍历到最開始运行的Stage运行.假设提…

当触发一个RDD的action后.以count为例,调用关系例如以下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitJob org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProce…

DAGScheduler DAGScheduler的主要任务是基于Stage构建DAG,决定每个任务的最佳位置 记录哪个RDD或者Stage输出被物化 面向stage的调度层.为job生成以stage组成的DAG.提交TaskSet给TaskScheduler运行 又一次提交shuffle输出丢失的stage 每个Stage内.都是独立的tasks,他们共同运行同一个computefunction,享有同样的shuffledependencies.DAG在切分stage的时候是按照出现shuff…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

[工匠若水 http://blog.csdn.net/yanbober 未经同意严禁转载,请尊重作者劳动成果.私信联系我] 1 背景 上一篇<Gradle 庖丁解牛(构建源头源代码浅析)>我们分析了 Gradle 框架自身初始化(非构建生命周期初始化)的核心流程,这一篇我们续着前面的分析继续(假设没看过前一篇的建议先去看前一篇,由于这一系列存在非常高的关联性).上一篇说到当我们运行 gradle taskName 命令后经过一系列艰难的框架初始化终于走到了 DefaultGradleLaunc…

flex stage.width 与stage.stageWidth的区别: stage.width 是指舞台上的可视对象占据的尺寸 stage.stageWidth是指舞台设置的尺寸,与舞台上的元件无关 比如:新建了个FLA文档,设置舞台尺寸为800*600 stage.stageWidth 就是800你在舞台上不放任何东西 stage.stageWidth 还是800,但stage.width是0你在舞台上放一个100*100的矩形 stage.width就会变成100 参考:http://…

Spark下生成2000w测试数据(每条记录150列) 使用spark生成大量数据过程中遇到问题,如果sc.parallelize(fukeData, 64);的记录数特别大比如500w,1000w时,会特别慢,而且会抛出内存溢出over head错误.解决方案,一次生成的数据量不高于100w,多次调用,这样下来一共生成2000w耗时十几分钟. 如果环境允许你可以在本地生成测试数据,然后上传到hdfs供spark测试. import java.io.BufferedWriter; import…

RDD.Action触发SparkContext.run,这里举最简单的例子rdd.count() /** * Return the number of elements in the RDD. */ def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum Spark Action会触发SparkContext类的runJob,而runJob会继续调用DAGSchduler类的runJob DAGSchduler类的run…

一.概述 Spark源码整体的逻辑(spark1.3.1): 从saveAsTextFile()方法入手 -->saveAsTextFile()  --> saveAsHadoopFile()  --> 封装hadoopConf,并传入saveAsHadoopDataset()方法 --> 拿到写出流SaprkHadoopWriter,调用self.context.runJob(self,writeToFile)  --> runJob方法中,使用dagScheduler划分…

上篇文章 spark 源码分析之十八 -- Spark存储体系剖析 重点剖析了 Spark的存储体系.从本篇文章开始,剖析Spark作业的调度和计算体系. 在说DAG之前,先简单说一下RDD. 对RDD的整体概括 文档说明如下: RDD全称Resilient Distributed Dataset,即分布式弹性数据集.它是Spark的基本抽象,代表不可变的可分区的可并行计算的数据集. RDD的特点: 1. 包含了一系列的分区 2. 在每一个split上执行函数计算 3. 依赖于其他的RDD 4.…