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…

目录 ASP .NET Core 的运行机制 ASP .NET Core 的启动 ASP .NET Core 的管道和中间件 参考 ASP .NET Core 的运行机制 Web Server: ASP.NET Core 提供两种服务器可用, 分别是 Kestrel 和 HTTP.sys (Core 1.x 中被命名为 WebListener), Kestrel是一个跨平台的Web服务器. HTTP.sys只能用在Windows系统中. Internet: 当需要部署在Internal Netw…

引言 上一节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析1>介绍了TaskScheduler的创建过程,在这一节中,我将承接<Stage生成和Stage源代码浅析>中的submitMissingTasks函数继续介绍task的创建和分发工作. DAGScheduler中的submitMissingTasks函数 假设一个Stage的全部的parent stage都已经计算完毕或者存在于cache中.那么他会调用submitMissingTasks来提交该Stage所包括的T…

本期内容 : Spark Streaming中的架构设计和运行机制 Spark Streaming深度思考 Spark Streaming的本质就是在RDD基础之上加上Time ,由Time不断的运行触发周而复始的接收数据及产生Job处理数据. 一. ReceiverTracker : Receiver数据接收器的启动.接收数据过程中元数据管理,元数据管理是使用内部的RPC. 根据时间的间隔把数据分配给当前的BatchDuration : 通过Dstreams中的StreamID以及这个DStr…

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami…

本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算.GraphX图计算.MLlib机器学习.Spark SQL.Tachyon文件系统.SparkR计算引擎等主要部件. Spark Streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序,要构建一个强大的Spark应用程序 ,spark  Streaming是一个值得借鉴的参考,spa…

本课主题 Broadcast 运行原理图 Broadcast 源码解析 Broadcast 运行原理图 Broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他的节点上; 例如 Driver 上有一张表,而 Executor 中的每个并行执行的Task (100万个Task) 都要查询这张表的话,那我们通过 Broadcast 的方式就只需要往每个Executor 把这张表发送一次就行了,Executor 中的每个运行的 Task 查询这张唯一的表,而不是每次执行的时候都从 Driver 中获得这张表…

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma…

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一…

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制 今天主要讨论一些SparkStreaming设计的关键点,也算做个小结. DStream设计 首先我们可以进行一个简单的理解:DStream就是加上时间维度的RDD.RDD的模板是DStream,DAG的模板是DStreamGraph,RDD的依赖关系就是DStream的依赖关系. 但是,从DStream的设计来看,我们会发现,DStream的操作和RDD并不是一一对应的,DStream并不直接支持join.orderBy等操作…