Spark源码分析之Spark-submit和Spark-class

【Spark源码分析之Spark-submit和Spark-class】的更多相关文章

spark源码分析以及优化

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

Spark 源码分析系列

如下,是 spark 源码分析系列的一些文章汇总,持续更新中...... Spark RPC spark 源码分析之五--Spark RPC剖析之创建NettyRpcEnv spark 源码分析之六--Spark RPC剖析之Dispatcher和Inbox.Outbox剖析 spark 源码分析之七--Spark RPC剖析之RpcEndPoint和RpcEndPointRef剖析 spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClie…

Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系（转）

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local.Standalone.Mesos.YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多. 从代码中,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local…

Spark源码分析 -- TaskScheduler

Spark在设计上将DAGScheduler和TaskScheduler完全解耦合, 所以在资源管理和task调度上可以有更多的方案现在支持, LocalSheduler, ClusterScheduler, MesosScheduler, YarnClusterScheduler 先分析ClusterScheduler, 即standalone的Spark集群上, 因为比较单纯不涉及其他的系统, 看看Spark的任务是如何被执行的 private var taskScheduler: T…

Spark源码分析 – SchedulerBackend

SchedulerBackend, 两个任务, 申请资源和task执行和管理对于SparkDeploySchedulerBackend, 基于actor模式, 主要就是启动和管理两个actor Deploy.Client Actor, 负责资源申请, 在SparkDeploySchedulerBackend初始化的时候就会被创建, 然后Client会去到Master上注册, 最终完成在Worker上的ExecutorBackend的创建(参考, Spark源码分析 – Deploy), 并且这…

Spark源码分析 – DAGScheduler

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…

Spark源码分析之五：Task调度（一）

在前四篇博文中,我们分析了Job提交运行总流程的第一阶段Stage划分与提交,它又被细化为三个分阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. Stage划分与提交阶段主要是由DAGScheduler完成的,而DAGScheduler负责Job的逻辑调度,主要职责也即DAG图的分解,按照RDD间是否为shuffle dependency,将整个Job划分为一个个stage,并将每个stage转化为tasks的集合--TaskSet.…