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Spark源码分析之六:Task调度(二)

话说在《Spark源码分析之五:Task调度(一)》一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法。这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理。代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out executors under killing // 过滤掉under killing的executors val activeExecutors = executorDataMap.filterKeys(executorIsAlive) // 利用activeExecutors中executorData的executorHost、freeCores,构造workOffers,即资源 val workOffers = activeExecutors.map { ...

Spark源码分析之七:Task运行(一)

在Task调度相关的两篇文章《Spark源码分析之五:Task调度(一)》与《Spark源码分析之六:Task调度(二)》中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[TaskDescription]],相关代码如下: // 调用scheduler的resourceOffers()方法,分配资源,并在得到资源后,调用launchTasks()方法,启动tasks // 这个scheduler就是TaskSchedulerImpl launchTasks(scheduler.resourceOffers(workOffers)) /** * Called by cluster manager to offer resources on slaves. We respond by a...

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