在"storm源码分析之topology提交过程"一文最后,submitTopologyWithOpts函数调用了mk-assignments函数.该函数的主要功能就是进行topology的任务分配(task assignment).mk-assignments函数定义如下: ;; get existing assignment (just the executor->node+port map) -> default to {};; filter out ones whi…

mk-assignments主要功能就是产生Executor与节点+端口的对应关系,将Executor分配到某个节点的某个端口上,以及进行相应的调度处理.代码注释如下: ;;参数nimbus为nimbus-data对象,:scratch-topology-id为需要重新调度的Topology的id (defnk mk-assignments [nimbus :scratch-topology-id nil] (let [conf (:conf nimbus);;分别从nimbus-data中获取…

nimbus-datastorm-core/backtype/storm/nimbus.clj (defn nimbus-data [conf inimbus] (let [forced-scheduler (.getForcedScheduler inimbus)] {:conf conf :inimbus inimbus ; INimbus实现类, standalone-nimbus的返回值 :submitted-count (atom 0) ; 已经提交的计算拓扑的数量, 初始值为原子值0…

EvenScheduler同DefaultScheduler一样,同样实现了IScheduler接口, 由下面代码可以看出: (ns backtype.storm.scheduler.EvenScheduler (:use [backtype.storm util log config]) (:require [clojure.set :as set]) (:import [backtype.storm.scheduler IScheduler Topologies Cluster Topolo…

Scheduler作为Storm的调度器,负责为Topology分配可用资源. Storm提供了IScheduler接口,用户可以通过实现该接口来自定义Scheduler. 其定义如下: public interface IScheduler { //接收当前Nimbus的Storm配置作为参数,进行一些初始化工作 void prepare(Map conf); /** * 真正进行任务分配的方法,在Nimbus进行任务分配的时候会调用该方法. * 参数为topologies.cluster:前…

Nimbus里定义了一些共享数据结构,比如nimbus-data. nimbus-data结构里定义了很多公用的数据,请看下面代码: (defn nimbus-data [conf inimbus] (let [forced-scheduler (.getForcedScheduler inimbus)] {:conf conf :inimbus inimbus :submitted-count (atom 0) :storm-cluster-state (cluster/mk-storm-cl…

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…

在Task调度相关的两篇文章<Spark源码分析之五:Task调度(一)>与<Spark源码分析之六:Task调度(二)>中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[Tas…

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec…

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.…