Spark任务调度，Job的调度

最新推荐文章于 2024-09-26 14:19:07 发布

无名一小卒

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文章标签： Spark任务调度 SparkJob的调度

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本文深入解析Spark中的DAG调度机制，包括Job、Stage和Task的区分，以及倒推法划分和依赖关系判定。阐述了TaskScheduler如何调度各Stage中Task的执行，并详细介绍了shuffleMapStage与resultStage的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Job，Stage，Task的区分

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DAG调度

在这里插入图片描述
DAG：有向无环图
每个job划分为多个stage（阶段）
（a）倒推法划分 -栈
从Job的最后一个RDD向前推依赖关系
（b）判定子RDD和父RDD之间的依赖关系
宽依赖，产生shuffle，划分stage

TaskScheduler 任务调度

task的调度
调度各个Stage中Task的执行，按照从前往后顺序执行stage中的task即可，
task放到executor中执行。

shuffleMapStage

	除去最后一个Stage中其他stage
	每个stage中的task产生的结果，类似于MapTask一样

resultStage

	job 中的最后一个，产生结果数据，类似于MapReduce中reduceTask

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Spark任务调度

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spark学习-49-Spark的job调度

九师兄

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1。先看一下从源码层面梳理Spark在任务调度与资源分配上的做法。这里涉及几个小知识点：　　1.1。最上面的7个圆圈是如何划分stage的？　　　　原则：凡是RDD之间是窄依赖的，都归到一个stage里，这里面的每个操作都对应成MapTask，并行度就是各自RDD的partition数目。凡是遇到宽依赖的操作，那么就把这一次操作切为一个stage，这里面的操作对应成ResultTas

【Spark】Spark 任务调度

每天更新大数据面经和技术

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2438

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