一、前述 RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。 Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。...Stage概念 Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage...遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。 stage是由一组并行的task组成。...Stage的task并行度是由stage的最后一个RDD的分区数来决定的 。...、如何提高stage的并行度：reduceBykey(xxx,numpartiotion),join(xxx,numpartiotion) 测试验证pipeline计算模式 import org.apache.spark.SparkConf
上次在做内部培训的时候，我讲了这么一句： 一个Job里的Stage都是串行的，前一个Stage完成后下一个Stage才会进行。 显然上面的话是不严谨的。 看如下的代码： ?...所以这里一共有两次Shuffle,产生了四个Stage。 下图是Spark UI上呈现的。那这四个Stage的执行顺序是什么呢？ ?...Snip20160903_11.png 再次看Spark UI上的截图： ?...根据上面的代码，我们只有四颗核供Spark使用，Stage0 里的两个任务因为正在运行，所以Stage1 只能运行两个任务，等Stage0 运行完成后，Stage1剩下的两个任务才接着运行。...当然Spark只是尝试提交你的Tasks,能不能完全并行运行取决于你的资源数了。
背景 平台目前大多数任务都是Spark任务，用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等...主要包括三个部分： 数据采集：数据源为 Job History 诊断和建议：内置诊断系统 存储和展示：MySQL 和 WebUI Dr.Elephant定期从Hadoop平台的YARN资源管理中心获取近期所有的任务...因为我们只需要关注Spark任务,下面主要介绍下Spark指标如何采集? 上面我们已经知道Dr执行的大致流程, 我们只采集spark任务, 所以不用太多额外的代码和抽象....,core-site.xml等文件放置配置目录下 最终将程序改造成一个main方法直接运行的常驻进程运行 采集后的主要信息: 采集stage相关指标信息 采集app任务配置、executor个数、...总结 本文主要根据平台用户平常提交的spark任务思考,调研引入Dr.
在生产环境下，Spark 集群的部署方式一般为 YARN-Cluster 模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。...在详细阐述任务调度前，首先说明下 Spark 里的几个概念。...一个 Spark 应用程序包括Job、Stage以及Task三个概念： Job 是以 Action 算子为界，遇到一个Action算子则触发一个Job； Stage 是 Job 的子集，以 RDD 宽依赖...Spark 的任务调度总体来说分两路进行，一路是 Stage 级的调度，一路是 Task 级的调度，总体调度流程如下图所示： ?...Spark Stage 级别调度 Spark的任务调度是从DAG切割开始，主要是由DAGScheduler来完成。
今天我们来看看VxWorks系统里如何创建任务。 与任务相关的API由系统库taskLib提供。 常用的函数是taskSpawn()，32位系统里(以下同)函数原型如下： ? 我们在《任务是啥？》...很多人习惯于将内核任务设置为100，用户态任务的稍低一些，150或200，这个并没有什么限制，只要平衡好多个应用任务之间的关系即可。不过建议应用任务的优先级不要高于系统任务的。...可以在Shell里使用checkStack()来检查，因为创建任务时，Stack的每个Byte默认被填充为0xee，checkStack()通过检查Stack中0xee的变化来判断Stack的使用边界。...但好处是，taskSpawn()创建任务时的速度会加快一些 ? entryPt 任务主函数的入口地址，可以包含10个int型参数，arg1- arg10。 如果参数不是int型的，可以考虑使用指针。...这个函数多数是在支持进程时使用，因为它可以把任务创建为公共对象，以便于多进程与Kernel间相互访问。我们在介绍RTP通信时，再详细介绍它 ? 这正是： 任务功能强大，创建有些复杂。
本文链接：https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/102291920 在学习Spark的过程中，查看任务的DAG、stage、task...点击上图中stage的"Description"，即可见到该stage下的所有task信息： ?...web UI at http://node0:4040 观察历史任务 job结束后，4040端口提供的webUI服务也停止了，想回看已结束的任务信息需要配置和启动历史任务信息服务： 打开配置文件spark...在hdfs的namenode执行以下命令，提前创建好日志文件夹： ~/hadoop-2.7.7/bin/hdfs dfs -mkdir -p var/log/spark 启动历史任务服务： ~/spark...至此，运行时和历史任务的job详情都可以观察到了，可以帮助我们更好的学习和研究spark。
spark任务中的时钟的处理方法 典型的spark的架构： 日志的时间戳来自不同的rs，spark在处理这些日志的时候需要找到某个访问者的起始时间戳。...访问者的第一个访问可能来自任何一个rs， 这意味这spark在处理日志的时候，可能收到时钟比当前时钟（自身时钟）大或者小的情况。这时候在计算会话持续时间和会话速度的时候就会异常。...从spark的视角看，spark节点在处理日志的时刻，一定可以确定日志的产生时刻一定是spark当前时钟前， 因此在这种异常情况下，选择信任spark节点的时钟。...如此一来，一定不会因为rs的时钟比spark节点时钟快的情况下出现计算结果为负值的情况。 基本的思想：“当无法确定精确时刻的时候，选择信任一个逻辑上精确的时刻”
本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，某些实现可能与其他版本有所出入 上一篇文章介绍了 Spark Storage 模块的整体架构，本文将着手介绍在 Storeage Master 和 Slave...上发挥重要作用的 BlockManager 是在什么时机以及如何创建以及注册的。...接下来，我们看看 BlockManager 是如何创建的。 创建 BlockManager 一图胜千言，我们还是先来看看 Master 是如何创建的： ?...等创建一个 RpcEnv 类型实例 rpcEnv，更具体的说是一个 NettRpcEnv 实例，在 Spark 2.0 中已经没有 akka rpc 的实现，该 rpcEnv 实例用于： 接受稍后创建的...标记来构造 BlockManagerMaster 实例 Step3: 创建 BlockManager 实例 结合 Step1 中创建的 rpcEnv，Step2 中创建的 blockManagerMaster
spark提交任务,参数的形式是JSON 比如：spark2-submit --class com.iflytek.test.Jcseg_HiveDemo spark_hive.jar {"tablename...fields":["text1","text2"]} 第二个参数：{"tablename":"dhzp111","fields":["text1_jcseg","text2_jcseg"]} 结果后台实际接收的参数是这样的...： tablename:dhzp fields:[text1 text2] tablename:dhzp111 fields:[text1_jcseg text2_jcseg] 没有把我的参数...一般来说分俩步： 1.有双引号将整体包裹起来 2.包裹的双引号里面的内容需要加\转义 如下： spark2-submit --class com.iflytek.test.Jcseg_HiveDemo ...spark_hive.jar "{\"tablename\":\"dhzp\",\"fields\":[\"text1\",\"text2\"]}" "{\"tablename\":\"dhzp111
在使用Spark的过程中，一般都会经历调试，提交任务等等环节，如果每个环节都可以确认程序的输入结果，那么无疑对加快代码的调试起了很大的作用，现在，借助IDEA可以非常快捷方便的对Spark代码进行调试，...spark-submit 提交任务运行 下面，针对三种方式分别举例说明每种方式需要注意的地方。...() 将数据取回本地（这时可以将本地想象为集群中的一个节点），对于文件也是同理，其操作相当于对远程hdfs的操作，这里不展开. ?...---- 结束语 在提交任务的过程中可能会遇到各种各样的问题，一般分为task本身的配置项问题和Spark集群本身的问题两部分，task本身的配置问题一般可以通过: - SparkContext()....最后，整个提交过程的前提是IDEA项目配置和Spark集群环境的正确，以及两者正确的匹配（比如打包的1.x版本的Saprk任务大概率是不能运行在Spark2.x的集群上的）。
其他都很好理解，NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时，打印出来,因为Spark是移动计算，而不是移动数据的嘛。 那么什么是NODE_PREF？ ...3、找出位计算的partition，如果Stage是map任务，那么outputLocs中partition对应的List为Nil,说明此partition还未计算。...如果Stage不是map任务，那么需要获取stage的finalJob,调用finished方法判断每个partition的任务是否完成。 ? ...5、如果是Stage Map任务，那么序列化Stage的RDD及ShuffleDependency,如果Stage不是map任务，那么序列化Stage的RDD及resultOfJob的处理函数。...6、最后，创建所有Task、当前stage的id、jobId等信息创建TaskSet,并调用taskScheduler的submitTasks，批量提交Stage及其所有Task. ?
RDD的创建 官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds...并行化集合 由一个已经存在的 Scala 集合创建，集合并行化，集合必须时Seq本身或者子类对象。...{SparkConf, SparkContext} /** * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD * - 将Scala集合转换为RDD * sc.parallelize...实际使用最多的方法：textFile，读取HDFS或LocalFS上文本文件，指定文件路径和RDD分区数目。 范例演示：从文件系统读取数据，设置分区数目为2，代码如下。...小文件读取 在实际项目中，有时往往处理的数据文件属于小文件（每个文件数据数据量很小，比如KB，几十MB等），文件数量又很大，如果一个个文件读取为RDD的一个个分区，计算数据时很耗时性能低下，使用
本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，由于源码只包含 standalone 模式下完整的 executor 相关代码，所以本文主要针对 standalone 模式下的 executor 模块，文中内容若不特意说明均为...standalone 模式内容 创建 task（driver 端） task 的创建本应该放在分配 tasks 给 executors一文中进行介绍，但由于创建的过程与分发及之后的反序列化执行关系紧密...中实现的，更准确的说是创建 TaskDescription，task 及依赖的环境都会被转换成 byte buffer，然后与 taskId、taskName、execId 等一起构造 TaskDescription...#launchTasks(tasks: Seq[Seq[TaskDescription]]) 中进行，由于上一步已经创建了 TaskDescription 对象，分发这里要做的事就很简单，如下： ?...关于 TaskRunner、线程池以及 task 具体是如何执行的，将会在下一篇文章中详述，本文只关注创建、分发 task 的过程。 ----
yangsiyi password to use against metastore database 修改完后 在spark...中启动thriftserver，随后在spark的bin下 用beeline方式连接 或者写成一个.sh文件 每次直接执行即可 .sh文件内容如：.
如图所示： 提示： (1) 一个Stage创建一个TaskSet； (2) 为Stage的每个RDD分区创建一个Task，多个Task封装成TaskSet。 6....（注意：这里的Core是Spark的逻辑概念，不是物理CPU，可理解为Executor的一个工作线程），即InputSplit（存储角度，还有Block、File）：Task（任务角度，还有TaskSet...在任何时候都能重算，是描述为“弹性”的原因。 对RDD的操作不外乎：创建RDD；转换RDD；对RDD进行求值。...RDD与Stage并不是一一对应的关系（Job 内部的I/O优化）： (1) 当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来时，调度器就会自动进行流水线执行。...Spark内核会从触发Action操作的那个RDD开始从后往前推，首先会为最后一个RDD创建一个Stage，然后继续倒推，如果发现对某个RDD是宽依赖，那么就会将宽依赖的那个RDD创建一个新的Stage
其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。...常见的宽依赖有groupByKey、partitionBy、reduceByKey、join（父RDD不是hash-partitioned ：除此之外的，rdd 的join api是宽依赖）。...如图所示: 提示： 1）一个Stage创建一个TaskSet； 2）为Stage的每个Rdd分区创建一个Task,多个Task封装成TaskSet 15、Task：任务 被送到某个Executor上的工作任务...Spark内核会从触发Action操作的那个RDD开始从后往前推，首先会为最后一个RDD创建一个stage，然后继续倒推，如果发现对某个RDD是宽依赖，那么就会将宽依赖的那个RDD创建一个新的stage...ShuffleMapTask的输出结果也将标志为不可用，这将导致对应任务集状态的变更，进而重新执行相关计算任务，以获取丢失的相关数据。
1.2 Driver：驱动程序 Spark 中的 Driver 即运行上述 Application 的 Main() 函数并且创建 SparkContext，其中创建 SparkContext 的目的是为了准备...常见的宽依赖有groupByKey、partitionBy、reduceByKey、join（父RDD不是hash-partitioned ：除此之外的，rdd 的join api是宽依赖）。...一个Stage创建一个TaskSet； 为Stage的每个Rdd分区创建一个Task,多个Task封装成TaskSet 1.15 Task：任务 被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元...Spark内核会从触发Action操作的那个RDD开始从后往前推，首先会为最后一个RDD创建一个stage，然后继续倒推，如果发现对某个RDD是宽依赖，那么就会将宽依赖的那个RDD创建一个新的stage...ShuffleMapTask的输出结果也将标志为不可用，这将导致对应任务集状态的变更，进而重新执行相关计算任务，以获取丢失的相关数据。
TaskScheduler的核心任务是提交TaskSet到集群运算并汇报结果。 为TaskSet创建和维护一个TaskSetManager, 并追踪任务的本地性及错误信息。...下面来分析TaskScheduler接收到DAGScheduler的Stage任务 后， 是如何管理Stage (TaskSet) 的生命周期的。...//启动任务调度器 _taskScheduler.start() 本博客仅介绍Spark的Standalone部署模式，Spark Context的createTaskScheduler方法中与Standalone...在启动过程中， 主要是调用 SchedulerBackend 的启动方法， 然后对不是本地部署模式并且开启任务的推测执行（设置 spark. speculation 为 true)情况， 根据配置判断是否周期性地调用...() //不是本地模式，并且开启了推测执行 if (!
2、宽依赖和窄依赖深度剖析图解 Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素，每一个宽依赖都会划分一个Stage。 ?...Spark也支持StanAlone任务调度模式，所有任务调度都由Spark自己进行调度，但是相比较来说使用Yarn管理任务可以和其它的分布式任务一起被管理，比如Hadoop、Hive、Flink等，可以更加方便的管理集群的所有资源...(name、需要的CPU数、需要的内存大小…),然作为参数之一传递给 new AppClient(…)作为参数之一创建出AppClient; AppClient : AppClient负责为Application...5.4、Master资源调度机制解析 Scheduler()方法解析 : (1)Driver的调度机制： 首先判断Master的状态，如果不是Active则直接return,如果是则取出之前注册的所有状态为...然后如果父Stage都没有CheckPoint/Cache,那么最佳位置就是NIL)，除了finalStage之外的Stage都会创建ShuffleMapTask,finalStage会创建ResultTask
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。...从图的角度看，RDD 为节点，在一次转换操作中，创建得到的新 RDD 称为子 RDD，同时会产生新的边，即依赖关系，子 RDD 依赖向上依赖的 RDD 便是父 RDD，可能会存在多个父 RDD。...如果将这一整个复杂任务描述为DAG的话，类似于： 反之看一下算子丰富的Spark任务，如果这个复杂任务用Spark开发，其DAG可能是类似这样： 所以，我们说Spark比MR效率高主要就是2个原因：...Job调度流程 Spark运行基本流程 1.当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个Spark Application构建基本的运行环境，即由任务控制节点(Driver)创建一个SparkContext...一个Spark应用程序包括Job、Stage及Task： Job/DAG是以Action方法为界，遇到一个Action方法则触发一个Job； Stage是Job的子集，以RDD宽依赖(即Shuffle)
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