Spark底层原理详细解析(深度好文,建议收藏)
Spark简介 Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群。 Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。 Spark运行流程 具体运行流程如下: SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor 资源管理器分配Executor,然后资源管理器启动Executor Executor 发送心跳至资源管理器 SparkContext 构建DAG有向无环图 将DAG分解成Stage(TaskSet) 把Stage发送给TaskScheduler Executor 向 SparkContext 申请 Task TaskScheduler 将 Task 发送给 Executor 运行 同时 SparkContext 将应用程序代码发放给 Executor Task 在 Executor 上...










