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Spark 源码分析 -- Task

Task是介于DAGScheduler和TaskScheduler中间的接口 在DAGScheduler, 需要把DAG中的每个stage的每个partitions封装成task 最终把taskset提交给TaskScheduler /** * A task to execute on a worker node. */ private[spark] abstract class Task[T](val stageId: Int) extends Serializable { def run(attemptId: Long): T //Task的核心函数 def preferredLocations: Seq[TaskLocation] = Nil //Spark关注locality,可以选择该task运行的location var epoch: Long = -1 // Map output tracker epoch. Will be set by TaskScheduler. var metrics: Option[TaskMetrics] = None } TaskCont...

Spark源码分析 – DAGScheduler

DAGScheduler的架构其实非常简单, 1. eventQueue, 所有需要DAGScheduler处理的事情都需要往eventQueue中发送event 2. eventLoop Thread, 会不断的从eventQueue中获取event并处理 3. 实现TaskSchedulerListener, 并注册到TaskScheduler中, 这样TaskScheduler可以随时调用TaskSchedulerListener中的接口报告状况变更 TaskSchedulerListener的实现其实也就是post各种event到eventQueue /** * The high-level scheduling layer that implements stage-oriented scheduling. It computes a DAG of * stages for each job, keeps track of which RDDs and stage outputs are materialized, and finds a * minimal schedule...

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