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…

shuffle 简介 shuffle 描述了数据从 map task 输出到 reduce task 输入的过程,shuffle 是连接 map 和 reduce 的桥梁: shuffle 性能的高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量,因为在 分布式 情况下,reduce task 需要跨节点去拉取其他节点上 map task 的结果,这需要消耗网络资源.内存 IO 和磁盘 IO: shuffle 可分为两部分:map 阶段的数据准备和 reduce 阶段的数据拷贝处理,一般 map 端的 shu…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job如何划分为Stage http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342424.html 1.Spark中Stage的提交 1.在复习内容中,将Job划分为Stage这一过程的调用起始于方法handleJobSubmitted,同样Stage的提交也包含在该方法中,如下所示: private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, fin…

DAGScheduler最终创建了task set,并提交给了taskScheduler.那先得看看task是怎么定义和执行的. Task是execution执行的一个单元. Task: executor执行的基本单元,也是spark操作的最小单位.和java executor的task基本上是相同含义的. /** * A unit of execution. We have two kinds of Task's in Spark: * - [[org.apache.spark.schedul…

Spark分区数.task数目.core数目.worker节点数目.executor数目梳理 spark隐式创建由操作组成的逻辑上的有向无环图.驱动器执行时,它会把这个逻辑图转换为物理执行计划,然后将逻辑计划转换为一系列的步骤(stage),每个步骤由多个任务组成. 步骤组成任务.数据组成任务.所以数据和对数据的操作都封装在任务里面了?数据是分布的,那么步骤的执行是什么过程?因为是流水线操作,所以对于每一个工作节点,都有一份步骤,然后根据步骤一步步计算??? Spark文档中使用驱动器节点和执行…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…

1. spark 如何执行程序? 首先看下spark 的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点. 2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信. dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用…

每个job被划分为多个stage.划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个stage,从而避免多个stage之间的消息传递开销. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html [Spark actions are executed through a set of stages, separated by distributed “shuffle” operations. …

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,…

1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.data.gov 数据格式: 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式:姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览 上面的 22 行代码,就已经把构建一个 spark app 的三大步骤完成了,amazing, right? 今天我们主要讲 spark 的运行逻辑,所以我们就以核心的 11 - 16 ,这…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi…

随着对spark的业务更深入,对spark的了解也越多,然而目前还处于知道的越多,不知道的更多阶段,当然这也是成长最快的阶段.这篇文章用作总结最近收集及理解的spark相关概念及其关系. 名词 driver driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序,逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源,拆解任务,代码层面就是sparkcontext. worker worker指可以运行的物理节点. executor executor指执行spark任务的处理程序,对j…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis…

每一个 spark job 根据 shuffle 划分 stage,每个 stage 形成一个或者多个 taskSet,了解了每个 stage 需要运行多少个 task,有助于我们优化 spark 运行 task 数 首先需要了解以下概念: RDD,弹性分布式数据集,多个 partition: split,切片,HDFS 上文件为什么要切片,如何切片,参考我的博客 hadoop 的 Split: textFlie 分区,textFile 如何对一个文件分区,参考我的博客 RDD认知与创建: 创建…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

一:进程介绍 1.use sql 2.shark 3.spark sql 4.终止shark 5.进程线 二:spark sql细节介绍 1.hive 与sparkSql比较(以后具体学习) 2.使用的语言 3.使用的框架 4.描述…

spark提供了web-ui接口.外部命令等多种方法监视spark程序的执行状态.利用spark的监视功能,可以方便的查看spark应用程序执行的状态,具体包括:1)stage和tasks列表信息  2)RDD大小和内存使用情况  3)环境信息  4)executors信息. 1.web-ui 接口 可以在浏览器上输入http://<driver-node>:4040,查看spark程序的执行状态.不过spark程序一旦运行完成,web-ui便无法再查看spark状态. driver-node…

来源Spark官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#programming-model 编程模型 结构化流中的核心概念就是将活动数据流当作一个会不断增长的表.这是一个新的流处理模型,但是与批处理模型很相似.你在做流式计算就像是标准针对静态表的批查询,Spark会在一个无限输入的表上进行增量查询.我们来从更多详细内容来理解这个模型. 基本概念 将输入的数据流理解为"写…

Spark支持两种RDD操作:transformation和action.transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD: 而action则主要是对RDD进行最后的操作,比如遍历.reduce.保存到文件等,并可以返回结果给Driver程序. 例如,map就是一种transformation操作,它用于将已有RDD的每个元素传入一个自定义的函数,并获取一个新的元素,然后将所有的新元素组成一个新的RDD. 而reduce就是一种action操作,它用于对RDD中的所有元素进行…

本文讲解Spark流数据处理之Spark Streaming.本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,Spark 2.0预览版也已发布,Spark发展如此迅速,请随时关注Spark Streaming官方文档以了解最新信息. 文中对Spark Streaming的讲解主要使用到Scala语言,其他语言请参考官方文档,这点请知晓. 概述 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,用于可伸缩.高吞吐量.可容错地处理在线流数据.Spark Streaming可以从很多数据源获取…

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第一部分是记录如何安装Spark?同时,简单介绍下Spark. 一.Spark安装 二.Spark介绍 一.Spark安装 如果是在个人电脑上学习Spark,建议先建个虚拟机,教程可参考1. 安装虚拟机,Hadoop和Hive. 在下载Spark之前得确认之前安装的Hadoop版本是什么? # 查看hadoop版本(这里我是2.7.7)hadoop version 然后,去官网下载兼容现有hadoop版本的spark并解压安装包:…

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.通过…

什么是RDDS? RDDS即Resilient distributed datasets(弹性分布式数据集). Spark中,所有计算都是通过RDDs的创建,转换,操作完成的. 一个RDD是一个不可改变的分布式集合对象. Driver Program 包含程序的main方法,RDDs的定义和操作. 它管理很多节点,我们称之为excetor. Spark Context Driver Program是通过SparkContext对象访问spark. SparkContext对象代表和一个集群的连接…

转发 https://www.toutiao.com/a6696339998905467403/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share&timestamp=1559135422&app=news_article&utm_source=mobile_qq&utm_medium=toutiao_android&req_id=201905292110210100250801597059BA6&group_i…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):…

引言 上一小节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析2>介绍了Driver側将Stage进行划分.依据Executor闲置情况分发任务,终于通过DriverActor向executorActor发送任务消息. 我们要了解Executor的运行机制首先要了解Executor在Driver側的注冊过程.这篇文章先了解一下Application和Executor的注冊过程. 1. Task类及其相关 1.1 Task类 Spark将由Executor运行的Task分为ShuffleMa…

1. 启动任务 在前面一篇博客中(Driver 启动.分配.调度Task)介绍了Driver是如何调动.启动任务的,Driver向Executor发送了LaunchTask的消息,Executor接收到了LaunchTask的消息后,进行了任务的启动,在CoarseGrainedExecutorBackend.scala case LaunchTask(data) => if (executor == null) { exitExecutor(, "Received LaunchTask…

引言 上篇 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 中,主要介绍了下图中的前两个阶段DAG的构建和Stage的划分. 本篇文章主要剖析,Stage是如何提交的. rdd的依赖关系构成了DAG,DAGScheduler根据shuffle依赖关系将DAG图划分为一个一个小的stage.具体可以看 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 做进一步了解. 紧接上篇文章 上篇文章中,DAGScheduler的handleJobSubmitted方法我们只…

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…