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Spark 源码分析 -- task实际执行过程

Spark源码分析 – SparkContext中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(……) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() 这是一个比较简单的没有shuffle的例子, 看看在Executor上是如何被执行的 首先这个job只有一个stage, 所以只会产生resultTask 最关键的执行语句, func(context, rdd.iterator(split, context)) 对于这个例子, func就是最终产生结果的count(), 而rdd就是count前最后一个rdd, 即filter产生的rdd 可以看到Spark中rdd的执行, 不是从前往后, 而是从后往前推的, 为什么? ...

《Spark核心技术与高级应用》——3.3节独立应用程序编程

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第3章,第3.3节独立应用程序编程,作者于俊 向海 代其锋 马海平,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.3 独立应用程序编程不同于使用Spark Shell自动初始化SparkContext的例子,独立应用程序需要初始化一个SparkContext作为程序的一部分,然后将一个包含应用程序信息的SparkConf对象传递给SparkContext构造函数。接下来编写简单应用程序SimpleApp,并描述一些简单的编码流程。3.3.1 创建SparkContext对象编写一个Spark程序,首先创建SparkConf对象,该对象包含应用的信息。SparkConf对象构建完毕,需要创建SparkContext对象,该对象可以访问Spark集群。 // 创建Spa

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