Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储,包括基于Disk的和基于Memory的.用户在实际编程中,面对的是RDD,可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化:持久化的动作都是由Storage模块完成的.包括Shuffle过程中的数据,也都是由Storage模块管理的.可以说,RDD实现了用户的逻辑,而Storage则管理了用户的数据.本章将讲解Storage模块的实现. 1.1     模块整体架构 org.apache.s…

前两篇文章写了Shuffle Read的一些实现细节.但是要想彻底理清楚这里边的实现逻辑,还是需要更多篇幅的:本篇开始,将按照Job的执行顺序,来讲解Shuffle.即,结果数据(ShuffleMapTask的结果和ResultTask的结果)是如何产生的:结果是如何处理的:结果是如何读取的. 在Worker上接收Task执行命令的是org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend.它在接收到LaunchTask的命令后,通过在Driv…

本文主要关注ShuffledRDD的Shuffle Read是如何从其他的node上读取数据的. 上文讲到了获取如何获取的策略都在org.apache.spark.storage.BlockFetcherIterator.BasicBlockFetcherIterator#splitLocalRemoteBlocks中.可以见注释. protected def splitLocalRemoteBlocks(): ArrayBuffer[FetchRequest] = { // Make remo…

通过上面一系列文章,我们知道在集群启动时,在Standalone模式下,Worker会向Master注册,使得Master可以感知进而管理整个集群:Master通过借助ZK,可以简单的实现HA:而应用方通过SparkContext这个与集群的交互接口,在创建SparkContext时就完成了Application的注册,Master为其分配Executor:在应用方创建了RDD并且在这个RDD上进行了很多的Transformation后,触发action,通过DAGScheduler将DAG划分…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

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…

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…

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它…

程序员都很崇拜技术大神,很大一部分是因为他们发现和解决问题的能力,特别是线上出现紧急问题时,总是能够快速定位和解决. 一方面,他们有深厚的技术基础,对应用的技术知其所以然,另一方面,在采坑的过程中不断总结,积累了很多经验. 相信大家都使用过Spring,有些人了解它的核心:IOC和AOP,但只是了解它们的基本概念.使用了反射和动态代理,关于如何管理对象.代理的具体实现了解的比较浅. 有些人使用Spring MVC,使用Spring集成数据库.事务.消息队列以简化操作,但对集成的具体设计思路和实现…

回忆一下,每个Stage的上边界,要么需要从外部存储读取数据,要么需要读取上一个Stage的输出:而下边界,要么是需要写入本地文件系统(需要Shuffle),以供childStage读取,要么是最后一个Stage,需要输出结果.这里的Stage,在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task,除了最后一个Stage对应的是ResultTask,其余的Stage对应的都是ShuffleMap Task. 而除了需要从外部存储读取数据和RDD已经做过cache或者checkpoin…