spark推测式执行默认是关闭的，可通过spark.speculation属性来开启。...（默认关闭，可通过spark.speculation开启），若开启则会启动一个线程每隔SPECULATION_INTERVAL_MS（默认100ms，可通过spark.speculation.interval...、正在执行、执行时间已经大于threshold 、 // 推测式执行task列表中未包括的task放进需要推测式执行的列表中speculatableTasks for ((tid...先过滤掉已经成功执行的task，另外，推测执行task不在和正在执行的task同一Host执行，不在黑名单executor里执行，然后在延迟调度策略下根据task的优先位置来决定是否在该executor...上以某种本地性级别被调度执行。
本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，其他版本可能稍有不同 创建、分发 Task一文中我们提到 TaskRunner（继承于 Runnable） 对象最终会被提交到 Executor 的线程池中去执行...，本文就将对该执行过程进行剖析。...该执行过程封装在 TaskRunner#run() 中，搞懂该函数就搞懂了 task 是如何执行的，按照本博客惯例，这里必定要来一张该函数的核心实现： ?...需要注意的是，上图的流程都是在 Executor 的线程池中的某条线程中执行的。上图中最复杂和关键的是 task.run(...)...ShuffleManager 中获取 ShuffleWriter 对象 writer 得到对应 partition 的迭代器后，通过 writer 将数据写入文件系统中 停止 writer 并返回结果 ---- 参考：《Spark
Spark集群组件 spark.jpg Spark是典型的Master/Slave架构，集群主要包括以下4个组件： Driver：Spark框架中的驱动器，运行用户编写Application 的main...类比Yarn中的节点资源管理器 Executor：运算任务执行器，运行在worker节点上的一个进程。...类似于MapReduce中的MapTask和ReduceTask Spark基本执行流程 以StandAlone运行模式为例： spark2.jpg 1.客户端启动应用程序及Driver相关工作，向...task下发 SchedulerBackend将任务提交到Executor上运行 资源划分的一般规则 获取所有worker上的资源 按照资源大小进行排序 按照排序后的顺序拿取资源 轮询 优先拿资源多的 Spark
参见书籍 《图解Spark:核心技术与案例实战》 要点概述 ** 作业(Job)提交后由行动操作触发作业执行，根据RDD的依赖关系构建DAG图，由DAGSheduler(面向阶段的任务调度器)解析 *...划分调度阶段 Spark调度阶段的划分在DAGScheduler中的handleJobSubmitted方法中根据最后一个RDD生成ResultStage阶段开始的。...在调度过程中，有父调度阶段，先把该阶段放到waitingStages列表中，递归调用submitStage直到所有的依赖阶段都准备好，如果没有父调度阶段则使用submitMissingTasks方法提交执行...提交任务 在执行DAGSheduler的submitMissingTasks方法时会根据调度阶段的partition划分为相应个数的task,形成任务集，交由TaskSheduler进行处理，对于不同的阶段划分出的...执行任务 task的执行主要依靠Executor的lanuchTask方法，初始化一个TaskRunner封装任务，管理任务执行 的细节，把TaskRunner放到ThreadPool中执行。
【前言：承接《Spark通识》篇】 Spark集群组件 ?...Spark是典型的Master/Slave架构，集群主要包括以下4个组件： Driver：Spark框架中的驱动器，运行用户编写Application 的main()函数。...类比Yarn中的节点资源管理器 Executor：运算任务执行器，运行在worker节点上的一个进程。...类似于MapReduce中的MapTask和ReduceTask Spark基本执行流程 以StandAlone运行模式为例： ?...task下发 SchedulerBackend将任务提交到Executor上运行 资源划分的一般规则 获取所有worker上的资源 按照资源大小进行排序 按照排序后的顺序拿取资源 轮询 优先拿资源多的 Spark
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。...之后Stage2 是在Stage1 执行完成之后才开始执行，而Stage3是在Stage2 执行完成才开始执行。...现在我们可以得出结论了： Stage 可以并行执行的 存在依赖的Stage 必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage Stage的并行度取决于资源数 我么也可以从源码的角度解释这个现象：...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。
3.1 Spark应用执行机制分析 下面对Spark Application的基本概念和执行机制进行深入介绍。...[插图] 图3-1 Spark基本概念之间的关系 3.1.2 Spark应用执行机制概要 Spark Application从提交后到在Worker Node执行，期间经历了一系列变换，具体过程如图3-...Spark出于节约内存的考虑，采用了延迟执行的策略，如前文所述，只有Action算子才可以触发整个操作序列的执行。另外，Spark对于中间计算结果也不会重新分配内存，而是在同一个数据块上流水线操作。...在计算时，Spark会在具体执行计算的Worker节点的Executor中创建线程池，Executor将需要执行的任务通过线程池来并发执行。...TaskScheduler将任务分发到Executor，执行多线程并行任务。图3-3为Spark应用的提交与执行示意图。 [插图] 图3-3 Spark应用的提交与执行
部署图 Spark部署图 从部署图中可以看到 整个集群分为 Master 节点和 Worker 节点，相当于 Hadoop 的 Master 和 Slave 节点。...Application 就是用户自己写的 Spark 程序（driver program），比如 WordCount.scala。...import java.util.Random import org.apache.spark....Spark 面对的是更复杂的数据处理流程，数据依赖更加灵活，很难将数据流和物理 task 简单地统一在一起。...因此 Spark 将数据流和具体 task 的执行流程分开，并设计算法将逻辑执行图转换成 task 物理执行图，转换算法后面的章节讨论。
Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--...age", "userId") .filter($"age" < 30) .filter($"gender".isin("M")) val txFile: String = _ val txDf = spark.read.parquet
Spark 实现了高效的 DAG 执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中的。...从 Spark 程序运行的层面来看，Spark 主要分为驱动器节点和执行器节点。 2.2 机器准备 准备两台以上 Linux 服务器，安装好 JDK1.8。...2.3 下载 Spark 安装包 image.png Step0、使用下载命令 wget 下载地址 Step1、上传 spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz 安装包到 Linux...同理：我们再干掉 hadoop103 上的 Master 进程，然后再次执行 WordCount 程序，看是否能够执行成功，经过测试，程序依旧可以执行成功，到此为止，Spark 的高可用完成！...地址，但是也可以正常启动 spark shell 和执行 spark shell 中的程序，其实是启动了 spark 的 cluster 模式，如果 spark 是单节点，并且没有指定 slave 文件
有两种方法： 一 在创建SparkContext对象时，指定以local方式执行，如下 val sc = new SparkContext("local", "app name") 二 修改执行配置，如下...三 如果你还想直接在IDEA中调试spark源码，按f7进入.class后，点击 ? 选择你在官网下载的与你的jar包版本一致的源码 ? 之后，你就可以任意debug了～ ----
Job 逻辑执行图 General logical plan GeneralLogicalPlan.png 典型的 Job 逻辑执行图如上所示，经过下面四个步骤可以得到最终执行结果： 从数据源（可以是本地...逻辑执行图的生成 了解了 Job 的逻辑执行图后，写程序时候会在脑中形成类似上面的数据依赖图。然而，实际生成的 RDD 个数往往比我们想想的个数多。...在 Spark 中，完全依赖被称为 NarrowDependency，部分依赖被称为 ShuffleDependency。...因此，Spark 设计了一个非常复杂的算法来解决该问题（算法部分我还没有深究）。...Discussion 至此，我们讨论了如何生成 job 的逻辑执行图，这些图也是 Spark 看似简单的 API 背后的复杂计算逻辑及数据依赖关系。
这一章主要解决的问题是： 给定 job 的逻辑执行图，如何生成物理执行图（也就是 stages 和 tasks）？ 一个复杂 job 的逻辑执行图 ? ComplexJob 代码贴在本章最后。...MapReduce 整个执行流程没有问题，但不能直接套用在 Spark 的物理执行图上，因为 MapReduce 的流程图简单、固定，而且没有 pipeline。...这就是 Spark 称 driver 程序为 application（可能包含多个 job）而不是 job 的原因。...ComplexJob 的源代码 package internals import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext...._ import org.apache.spark.HashPartitioner object complexJob { def main(args: Array[String]) {
---- 本文目录 一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化 传送门：Hive SQL底层执行过程详细剖析 一...三、Spark SQL底层执行原理 Spark SQL 底层架构大致如下： 可以看到，我们写的SQL语句，经过一个优化器（Catalyst），转化为RDD，交给集群执行。...我们要了解Spark SQL的执行流程，那么理解Catalyst的工作流程是非常有必要的。...SparkPlanner模块：转化为物理执行计划 根据上面的步骤，逻辑执行计划已经得到了比较完善的优化，然而，逻辑执行计划依然没办法真正执行，他们只是逻辑上可行，实际上Spark并不知道如何去执行这个东西...此时就需要将逻辑执行计划转化为物理执行计划，也就是将逻辑上可行的执行计划变为Spark可以真正执行的计划。
执行环境。...SparkEnv的入口 在文章#2的代码#2.5~#2.6中，我们已经得知Driver执行环境是通过调用SparkEnv.createDriverEnv()方法来创建的，这个方法位于SparkEnv类的伴生对象中...Spark作为一个内存优先的大数据处理框架，内存管理机制是非常精细的，主要涉及存储和执行两大方面。其初始化代码如下。...总结 本文从SparkEnv的初始化方法入手，按顺序简述了十余个与Spark执行环境相关的内部组件及其初始化逻辑。...这些组件与Spark框架的具体执行流程息息相关，我们之后也会深入研究其中的一部分，特别重要的如RPC环境RpcEnv、Shuffle管理器ShuffleManager、内存管理器MemoryManager
Spark实现了高效的DAG(有向无环图)执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。...二、Spark集群安装 2.1 下载spark (1)从spark官方下载spark安装包 (2)上传spark安装包到Linux上 (3)解压安装包到指定位置 tar -zxvf spark-2.3.3...(1)在hdp-05中，存在CoarseGrainedExecutorBackend(执行任务真正执行的地方)、SparkSubmit(提交任务到Spark集群，和Master通信、调度任务等功能)、Worker...，Master机器的进程和执行spark-shell之前没有明显变化。...说明spark-shell在执行后，即使任务未提交到spark集群中，进程也依旧在后台保持执行。
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...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 对象，该对象将在之后被序列化并分发给 executor 去执行...对象创建 TaskRunner 然后提交到自带的线程池中执行。...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。 ----
使用Crontab定时执行Spark任务【面试+工作】 ?...本文的主要内容有： Linux下使用定时器crontab Linux下如何编写Perl脚本 在Java程序中调用Linux命令 实例：每天0点30分执行Spark任务 1....Linux下使用定时器crontab 1、安装 ? 2、启停命令 ? 3、查看所有定时器任务 ? ? 这个定时器任务是每分钟用sh执行test.sh脚本 4、添加定时器任务 ? ?...实例：每天0点30分执行Spark任务 1、首先编写执行Spark任务的Perl脚本：getappinfo.pl ? 2、添加定时器任务：每天的0点30分执行getappinfo.pl ?...这个程序首先从Hive中查询数据并展示出来，然后再调用Linux的shell执行另一个Perl脚本getappinfo_new.pl，我们可以在这个脚本中写入其他操作
在单机模式下执行成功的spark程序，在yarn上面就报错。...ApplicationMaster: Deleting staging directory .sparkStaging/application_1408004797389_0007 从日志上面分析，job执行成功了...debug后发现是下面的问题： spark-submit --class org.andy.hadoop.ETL --master yarn-cluster ...../lib/rdbms-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar /dest/ETL2 job以yarn-cluster形式执行，但代码中初始化的为： 1 var...SparkConf().setAppName("testFilter").setMaster("yarn-cluster") 2 var sc = new SparkContext(conf) 执行成功
前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。...Spark SQL自适应执行优化引擎（Adaptive Query Execution，简称AQE）应运而生，它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。...核心在于：通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划，这些计划将基于运行时统计数据进行优化，从而提升性能。...自适应查询执行框架（AQE） 自适应查询执行最重要的问题之一是何时进行重新优化。Spark算子通常是pipeline化的，并以并行的方式执行。...Spark UI将只显示当前计划。为了查看使用Spark UI的效果，用户可以比较查询执行之前和执行完成后的计划图： ? || 检测倾斜join 倾斜连接优化的效果可以通过连接节点名来识别。
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