Spark源码分析 – 汇总索引】的更多相关文章

http://jerryshao.me/categories.html#architecture-ref http://blog.csdn.net/pelick/article/details/17222873 如果想了解Spark的设计, 第一个足够 如果想梳理Spark的源码整体结构, 第二个也可以  ALL Spark源码分析 – SparkContext Spark源码分析 – SparkEnv  Spark 源码分析 -- task实际执行过程   DAGScheduler Spark…
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…
各位看官,上一篇<Spark源码分析之Stage划分>详细讲述了Spark中Stage的划分,下面,我们进入第三个阶段--Stage提交. Stage提交阶段的主要目的就一个,就是将每个Stage生成一组Task,即TaskSet,其处理流程如下图所示: 与Stage划分阶段一样,我们还是从handleJobSubmitted()方法入手,在Stage划分阶段,包括最好的ResultStage和前面的若干ShuffleMapStage均已生成,那么顺理成章的下一步便是Stage的提交.在han…
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…
问题的提出 本篇文章将回答如下问题: 1.  spark任务在执行的时候,其内存是如何管理的? 2. 堆内内存的寻址是如何设计的?是如何避免由于JVM的GC的存在引起的内存地址变化的?其内部的内存缓存池回收机制是如何设计的? 3. 堆外和堆内内存分别是通过什么来分配的?其数据的偏移量是如何计算的? 4. 消费者MemoryConsumer是什么? 5. 数据在内存页中是如何寻址的? 单个任务的内存管理是由 org.apache.spark.memory.TaskMemoryManager 来管理…
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…
原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3879151.html 在SparkContext创建过程中会调用createTaskScheduler函数来启动TaskScheduler任务调度器,本文就详细分析TaskScheduler的工作原理: TaskScheduler会根据部署方式而选择不同的SchedulerBackend来处理 下图展示了TaskScheduler.TaskSchedulerImpl.SchedulerBackend等…
原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3868718.html 本文主要分享一下如何构建Spark源码分析环境.以前主要使用eclipse来阅读源码的,但是针对用scala写的spark来说不是太方便.最近开始转向使用idea 首先http://www.jetbrains.com/idea/下载安装idea 选择File->Settings->Plugins->Install JetBrain plugin安装scala插件…
继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us…
有了前面spark-shell的经验,看这两个脚本就容易多啦.前面总结的Spark-shell的分析可以参考: Spark源码分析之Spark Shell(上) Spark源码分析之Spark Shell(下) Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable…