Spark的TaskScheduler和DagScheduler 开始研究神奇的spark。会陆续将研究的心得放上来。...在Spark中一个核心的是模块就是调度器（Scheduler），在spark中Scheduler有两种TaskScheduler（是低级的调度器接口），DagScheduler（是高级的调度） 我们在创建...DagScheduler：DagScheduler是一个高级的scheduler 层，他实现了基于stage的调度，他为每一个job都计算stage，跟踪哪一个rdd和stage的输出被物化（固化），以及寻找到执行...官网：https://spark.apache.org/docs/0.9.0 2.Spark源代码 3.白硕:http://baishuo491.iteye.com/ 4.http://jerryshao.me.../architecture/2013/04/21/Spark源码分析之-scheduler模块/ 另：此博客开始，我会在每篇文章中尽量把所有的引用都明确付贴进去，以表示对他人的尊敬。
object MultiJobTest { // spark.scheduler.mode=FAIR def main(args: Array[String]): Unit = { val...("spark.scheduler.pool", "count-pool") val cnt = rdd.groupByKey().count() println(s"Count...("spark.scheduler.pool", "take-pool") val data = rdd.sortByKey().take(10) println(s"Data...静态资源申请 静态资源申请是用户在提交Spark应用程序时，就要提前估计应用程序需要使用的资源，包括Executor数(num_executor)、每个Executor上的core数(executor_cores...每个Task默认占用一个Core，一个Executor上的所有core共享Executor上的内存，一次并行运行的Task数等于num_executor*executor_cores，如果分区数超过该值
Spark Day04：Spark Core 02-[了解]-今日课程内容提纲 主要讲解RDD函数，分为2类：Transformation转换函数和Action触发函数 RDD中函数： - 函数分类...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....在Spark Core中对RDD做checkpoint，可以切断做checkpoint RDD的依赖关系，将RDD数据保存到可靠存储（如HDFS）以便数据恢复； 案例演示代码如下： package...cn.itcast.spark.ckpt import org.apache.spark.
Hadoop vs Spark Big Data Architecture https://www.youtube.com/watch?v=xDpvyu0w0C8
Spark中的Scheduler scheduler分成两个类型。一个是TaskScheduler与事实上现，一个是DAGScheduler。...实例生成 TaskScheduler实例生成： scheduler实例生成，我眼下主要是针对onyarn的spark进行的相关分析， 在appmaster启动后，通过调用startUserClass()...启动线程来调用用户定义的spark分析程序。...此部分生成的scheduler为TaskScheduler实例。...maxLocality:TaskLocality.TaskLocality) :Option[TaskDescription] = { 假设完毕的task个数小于要生成的总task个数，同一时候当前cpu可用的core
Spark出于性能的考虑，Spark2.0开始支持另外一种Kryo序列化机制。Kryo速度是Serializable的10倍。...{Level, Logger} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....宽依赖对Spark去评估一个transformations有更加重要的影响，比如对性能的影响。...对于在行动算子中使用的累加器，Spark只会把每个Job对各累加器的修改应用一次。...向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark Task操作使用。
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...Spark Core RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)，即弹性数据集是 Spark 中的基础结构。...take是行动操作，返回的是一个数组而不是 RDD 了，如下所示 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...Array(10) scala> rdd1.take(2) res1: Array[Int] = Array(10, 4) 转换操作是 Lazy 的，直到遇到一个 Eager 的 Action 操作，Spark...这些 Action 操作将一个 Spark Application 分为了多个 Job。
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...第一部分内容见： Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一） Task 阶段 下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提交给
SparkCore学习笔记 1：Spark Core：内核，也是Spark中最重要的部分，相当于Mapreduce SparkCore 和 Mapreduce都是进行离线数据分析...RDD =================================spark core内容======================================= 一：什么是Spark...（Spark是数据处理的统一分析引擎） hadoop 3.0 vs spark https://www.cnblogs.com/zdz8207/p/hadoop-3-new-spark.html...=2 export SPARK_WORKER_MEMORY=2g 三：执行Spark Demo程序 1：执行spark任务的工具 （1）spark-shell...重要：什么是RDD （*）RDD （Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集 （*）Array VS RDD， array针对于单机而言
作者：calvinrzluo，腾讯 IEG 后台开发工程师 本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。...Spark Core RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)，即弹性数据集是 Spark 中的基础结构。...这里注意一下，在 scheduler 中有一个CoarseGrainedSchedulerBackend，里面实现相似，在看代码时要注意区分开。...Core 的核心内容。...https://stackoverflow.com/questions/43364432/spark-difference-between-reducebykey-vs-groupbykey-vs-aggregatebykey-vs-combineb
2.3 spark core ask 执行流程 不论spark以何种方式部署，在任务提交后，都先启动Driver，然后Driver向集群管理器注册应用程序，之后集群管理器根据此任务的配置文件分配Executor...spark core rdd 依赖 对于窄依赖的 RDD，可以以流水线的方式计算所有父分区，不会造成网络之间的数据混合。...spark core rdd stage 阶段 2....spark core rdd task 任务执行 参考: https://www.cnblogs.com/ydcode/p/11009323.html ***** 3....core broad 类架构 spark core broadcast 架构 参考: https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10613035.html
2 分析 /path/to/spark/resource-managers/kubernetes/core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler └── cluster...KubernetesExecutorBuilder.scala 2 directories, 11 files 2.1 KubernetesExecutorBuilder 由于上篇文章主要介绍了 Driver 的 Pod 是如何生成的，在讲 scheduler..., SPARK_POD_EXECUTOR_ROLE) .withLabelIn(SPARK_EXECUTOR_ID_LABEL, executorIds: _*) .delete()...下面一段是理解整个 scheduler 的关键，所以建议拿着英文注释认真看一遍，大概就能理解了。...that were either found to be deleted or non-existent in the cluster.") } } 3 Summary Scheduler 的粗浅分析就到这里
图 1：Spark Streaming 生态，via Spark 官网 ?...Spark Streaming Spark Streaming 与 kafka 的结合主要是两种模型： 基于 receiver dstream； 基于 direct dstream。.../ 任务调度原理 / Spark 任务调度 Spark Streaming 任务如上文提到的是基于微批处理的，实际上每个批次都是一个 Spark Core 的任务。...对于编码完成的 Spark Core 任务在生成到最终执行结束主要包括以下几个部分： 构建 DGA 图； 划分 stage； 生成 taskset； 调度 task。 具体可参考图 5： ?...StreamInputInfo.METADATA_KEY_DESCRIPTION -> description) val inputInfo = StreamInputInfo(id, rdd.count, metadata) ssc.scheduler.inputInfoTracker.reportInfo
.）， 也就是说 MR 和 Spark 是没有区别的。...Shuffle 我们都知道，不管是Spark 还是 MR， 其理论依据都是 一篇名为 MapReduce 的论文 那么对于 Map 和 Reduce 两个阶段，其都是会产生 Shuffle 的，...那就是Spark的计算模型 DAG， 下面我们以Spark的视角来看DAG的优势。...编程更简单方便 因为DAG的存在， 是的 Spark 编程比MR方便快捷， 也更加的简单了， 在我看来这也是从MR转Spark的一个非常重要的一点， 谁也不会否认，用了Spark，真的不想再去编程...Shuffle的次数会更少， 还是是因为任务都是在一个 Application 里面， Spark很容易可以根据任务流来进行Shuffle的规划， 而MR则完全依赖于用户， 这就导致MR的不可控
Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子，以供参考。...Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...也就是说和spark不同， flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules)....逻辑和spark类似，只不过calcite做了catalyst的事（sql parsing,analysis和optimizing） 代码案例 首先构建数据源，这里我用了'18-'19赛季意甲联赛的射手榜数据...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest
文章目录 Spark Day06：Spark Core 01-[了解]-课程内容回顾 02-[了解]-课程内容提纲 03-[掌握]-Spark 内核调度之引例WordCount 04-[掌握]-Spark...之基于DSL编程 12-[掌握]-词频统计WordCount之基于SQL编程 Spark Day06：Spark Core 01-[了解]-课程内容回顾 主要讲解三个方面内容：Sogou日志分析、外部数据源...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。 ...）、资源的并行度：由节点数(executor)和cpu数(core)决定的 2）、数据的并行度：task的数据，partition大小 Task数目要是core总数的2-3倍为佳 参数spark.defalut.parallelism...核数 160/2 = 80 CPU Core = 60 160/3 = 50 3、假设每个Executor：6 Core 60 / 6 = 10 个 4、每个Executor内存
由于 Spark 的懒执行, 在驱动程序调用一个action之前, Spark 应用不会做任何事情. ...针对每个 action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job 每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的...在 Spark API 中, 这被称作 DAG 调度器(DAG Scheduler). ...我们已经注意到, 有些错误, 比如: 连接集群的错误, 配置参数错误, 启动一个 Spark job 的错误, 这些错误必须处理, 并且都表现为 DAG Scheduler 错误....Jobs Spark job 处于 Spark 执行层级结构中的最高层. 每个 Spark job 对应一个 action, 每个 action 被 Spark 应用中的驱动所程序调用.
非spreadOutApps策略 分析完Driver的scheduler机制后，我们来看看Application适合调度的，Application的调度有两种方式，如上图所示，其实说白了就是一种是平均分配策略和非平均分配策略...总结：本节课主要介绍了一下资源调度的实现，虽然内容比较短，但是非常重要，在后期关于spark调优会起到很大的帮助。下篇文章会接着我们本篇的内容，来分析我们的相关应用到底是如何进行启动的；欢迎关注。...如需转载，请注明： 上一篇：Spark内核分析之Spark的HA源码分析 本篇：Spark内核分析之Scheduler资源调度机制
本文就主要讲解Spark中广播机制的实现。 广播变量是Spark两种共享变量中的一种（另一种是累加器）。它适合处理多节点跨Stage的共享数据，特别是输入数据量较大的集合，可以提高效率。...代码#11.1 - o.a.s.broadcast.BroadcastManager类 private[spark] class BroadcastManager( val isDriver:...当配置项spark.broadcast.compress为true时，会启用压缩。 blockSize：广播块的大小。由spark.broadcast.blockSize配置项来控制，默认值4MB。...checksumEnabled：是否允许对广播块计算校验值，由spark.broadcast.checksum配置项控制，默认值true。 checksums：广播块的校验值。...调用blockifyObject()方法将广播数据转化为块，即Spark存储的基本单元。使用的序列化器为SparkEnv中初始化的JavaSerializer。
从本篇开始，进入Spark Core存储子系统。 提起“存储”这个词，自然就包括内部存储（内存）与外部存储（磁盘等）。...Spark的存储子系统会同时对内存和外存进行管理，这些管理组件的名称本身就很容易理解，如MemoryManager、DiskBlockManager、MemoryStore、DiskStore等，我们会逐渐接触到它们...前文已经多次提到过，Spark存储子系统的“司令官”是BlockManager，即块管理器，用主从架构实现。...由此可见，“块”（Block）是Spark存储的基本单位，看官如果学过操作系统理论，对这个词应该已经非常熟悉了。不过这里的块与操作系统和JVM都无关，只是Spark体系内的概念而已。...总结 本文研究了与块相关的三大基本组件：BlockId、BlockData与BlockInfo，它们三者合起来就可以基本完整地描述Spark中的一个块了。
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