Hadoop十岁!Doug Cutting成长史+他眼中大数据技术的未来
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Spark源码分析之一:Job提交运行总流程概述
Spark是一个基于内存的分布式计算框架,运行在其上的应用程序,按照Action被划分为一个个Job,而Job提交运行的总流程,大致分为两个阶段: 1、Stage划分与提交 (1)Job按照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖,由DAGScheduler划分为一个个Stage,并将每个Stage提交给TaskScheduler; (2)Stage随后被提交,并由TaskScheduler将每个stage转化为一个TaskSet; 2、Task调度与执行:由TaskScheduler负责将TaskSet中的Task调度到Worker节点的Executor上执行。 而对于第一阶段Stage划分与提交,又主要分为三个阶段: 1、Job的调度模型与运行反馈; 2、Stage划分; 3、Stage提交:对应TaskSet的生成。 下面,就以图及部分源码,概略介绍下以上三个阶段。 一、Job的调度模型与运行反馈 1、首先由DAGScheduler负责将Job提交到事件队列eventProcessLoop中,...
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Spark源码分析之二:Job的调度模型与运行反馈
在《Spark源码分析之Job提交运行总流程概述》一文中,我们提到了,Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交,可以分为三个阶段: 1、Job的调度模型与运行反馈; 2、Stage划分; 3、Stage提交:对应TaskSet的生成。 今天,我们就结合源码来分析下第一个小阶段:Job的调度模型与运行反馈。 首先由DAGScheduler负责将Job提交到事件队列eventProcessLoop中,等待调度执行。入口方法为DAGScheduler的runJon()方法。代码如下: /** * Run an action job on the given RDD and pass all the results to the resultHandler function as * they arrive. * * @param rdd target RDD to run tasks on * @param func a function to run on each partition of the RDD * @param partitions set...
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