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Spark Stage切分 源码剖析——DAGScheduler

Spark中的任务管理是很重要的内容,可以说想要理解Spark的计算流程,就必须对它的任务的切分有一定的了解。不然你就看不懂Spark UI,看不懂Spark UI就无法去做优化...因此本篇就从源码的角度说说其中的一部分,Stage的切分——DAG图的创建 先说说概念 在Spark中有几个维度的概念: 应用Application,你的代码就是一个应用 Job,Job是以action为边界的。 Stage,是按照宽窄依赖来界定的 Task,最终落实到各个工作节点上的任务,是真正意义上的任务 光说上面的概念,可能还不是很了解它的原理,说的通俗点: Spark的代码都会运行在一个叫做driver的东西上,然后driver回去解析代码,遇到action操作,就提交一个job;然后从最后一个rdd反向解析这个job的rdd,碰到宽依赖就创建一个stage;最后以stage为单位,创建一个任务集,提交给各个机器去执行。 举个例子,在程序员的世界里,有那么几种角色:产品经理(负责提需求)、项目经理(负责管理研发)、程序员(负责写程序)。当产品经理有什么需求时,会找一下项目经理,给它一份需求文档。项...

[看图说话] 基于Spark UI性能优化与调试——初级篇

Spark有几种部署的模式,单机版、集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试、但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式进行数据分析,利用spark ui做性能调整和优化。 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍。 大体上会按照下面的思路进行讲解: 怎么访问Spark UI SparkUI能看到什么东西?job,stage,storage,environment,excutors 调优的一些经验总结 Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator 17/02/26 13:55:49 INFO Utils: Successfully started service 'SparkUI' on port 4040. 17/02/26 13:55:49 INFO SparkUI: Started...

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