本文是Scheduler模块源码分析的第二篇,第一篇Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler主要分析了DAGScheduler.本文接下来结合Spark-1.6.0的源码继续分析TaskScheduler和SchedulerBackend. 一.TaskScheduler和SchedulerBackend类结构和继承关系 之所以把这部分放在最前面,是想让大家在阅读后续文章时对TaskScheduler和SchedulerBackend是什么有一个概念.因为有些方法是从…

本文主要结合Spark-1.6.0的源码,对Spark中任务调度模块的执行过程进行分析.Spark Application在遇到Action操作时才会真正的提交任务并进行计算.这时Spark会根据Action操作之前一系列Transform操作的关联关系,生成一个DAG,在后续的操作中,对DAG进行Stage划分,生成Task并最终运行.整个过程如下图所示,DAGScheduler用于对Application进行分析,然后根据各RDD之间的依赖关系划分Stage,根据这些划分好的Stage,对应…

文章正文 通过文章“Spark 核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度.Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行.基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算. 1.分布式运行框架 Spark可以部署在多种资源管理平…

在写Spark程序是遇到问题 Driver stacktrace: at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.orgapacheapachesparkschedulerschedulerDAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1283) 这个原因是因为数据过大,而中断(我的天,坑死我了,只有一万条数据啊)…

触发Spark scheduler的入口是调用者代码中的action操作,如groupByKey,first,take,foreach等操作.这些action操作最终会调用SparkContext.runJob方法,进而调用DAGScheduler.runJob方法,从而被spark所调度使用. 用户在编写Spark程序时,每次调用transformation操作,都会生成一个新的rdd,rdd主要包含了对之前的rdd的依赖关系,新rdd的分区规则和分区个数.聚合方法等.Spark通过这种方法最…

导入 从一个Job运行过程中来看DAGScheduler是运行在Driver端的,其工作流程如下图: 图中涉及到的词汇概念: 1. RDD——Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集. 2. Operation——作用于RDD的各种操作分为transformation和action. 3. Job——作业,一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operation. 4. Stage——一个作业分为多个阶段. 5. Partition——数据分区,…

Scheduler 模块中最重要的两个类是 DAGScheduler 和 TaskScheduler.上篇讲了 DAGScheduler,这篇讲 TaskScheduler. TaskScheduler 前面提到,在 SparkContext 初始化的过程中,根据 master 的类型分别创建不同的 TaskScheduler 的实现.当 master 为 local, spark, mesos 时创建 TaskSchedulerImpl,当 master 为 YARN 时,创建其他的实现,读者…

在阅读 Spark 源代码的过程中,发现单步调试并不能很好的帮助理解程序.这样的多线程的分布式系统,更好的阅读源代码的方式是依据模块,分别理解.   在包 org.apache.spark 下面有很多下一级的包,如 deploy, storage, shuffle, scheduler 等.这就是一个个系统模块,本文主要介绍 scheduler 模块.   博客http://jerryshao.me/architecture/2013/04/21/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%…

1.官网 http://spark.apache.org/docs/1.6.1/job-scheduling.html http://spark.apache.org/docs/1.6.1/configuration.html#scheduling 这个图可以多研究一下: 2.两种Scheduler调度器 DAGScheduler 负责根据DAG划分Stage,在Driver中执行,当RDD的action类型的API被触发的时候执行 TaskScheduler 负责Stage的一个调度,当DAG…

1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-…