spark 调度流程

最新推荐文章于 2024-10-28 21:19:25 发布
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#spark #调度

本文解析了在Client模式下Driver的具体位置及与Cluster模式的区别。介绍了Driver如何在提交机上运行，并对比了Cluster模式下Driver放置于某个节点的情况。

说明：这里为client模式，所有diver是在提交机上。如果是cluster模式，会有些许差异，差异主要是driver

会放置在某一个节点上。


这张图是在一个教程里截取的，本人觉得描述的比较好，在这里存储方便自己查询。


spark任务运行流程及内部任务的调度机制
Mr.pan felix的专栏
07-13 1345
原文链接：https://juejin.im/post/5e7485e76fb9a07caf447f12 本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark任务执行过程进行尽可能好理解的解析 1.两个重要的主角 ​ 在spark中，有两个重要的主角是绕不开的，driver和executor，他们的结构呈一主多从模式，driver就是那个单身狗，控制欲很强，权利也很大，每天独自一人没别的事，就想法设法的指挥着手下一
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12-18 2975
在生产环境下，Spark 集群的部署方式一般为 YARN-Cluster 模式，之后的内核分析内容 中我们默认集群的部署方式为 YARN-Cluster 模式。 Driver 线程主 要 是 初 始 化 SparkContext 对 象 ， 准 备 运 行 所 需 的 上 下 文 ， 然 后 一 方 面 保 持 与ApplicationMaster 的 RPC 连接，通过 ApplicationMaster 申请资源，另一方面根据用户业务逻辑开始调度任务，将任务下发到已有的空闲 Executor 上。当
Spark_调度流程
Good_Good_Study
01-21 260
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08-23 8934
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spark任务调度流程
Romantic_sir的博客
03-12 399
job中的RDD会形成有向无环图(DAG)，然后这个DAG会提交给DAGScheduler对象（DAGScheduler是调度任务中的高层调度器，他是在创建sparkcontext也就是启动Driver的时候被创建出来的），它会将job中的RDD依赖关系，根据宽依赖划分成一个个的stage。然后这些被划分好的stage按照taskset的形式发送到TaskScheduler中（Task...
Spark作业的调度与执行流程
日常分享数据分析开发、编程语言内容
12-30 2120
了解Spark作业的调度与执行流程是构建高效分布式应用程序的关键。本文深入探讨了Spark作业的组成部分、调度过程以及示例代码来帮助大家更好地理解这些概念。希望本文帮助大家更好地理解Spark作业的调度与执行流程，为构建和优化Spark应用程序提供了一些有用的指导。
【Spark】Spark 任务调度
每天更新大数据面经和技术
05-08 2500
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Spark调度架构原理详解
08-28
Spark调度架构原理详解 Spark调度架构原理详解是Spark核心组件之一，对Spark的执行和调度至关重要。本文将从Spark调度架构原理的角度，深入探讨...Spark RDD操作和Spark执行流程都是Spark调度架构原理的重要组成部分。
spark调度体系——task执行
weixin_43839095的博客
06-27 395
executor收到LaunchTask消息后，先将消息解码成TaskDescription对象，再调用launchTask方法执行。runTask是抽象方法，具体实现是在子类ResultTask和ShuffleMapTask中。taskBinary反序列化成(rdd, func)，调用func方法返回结果。创建TaskRunner的线程包装类，用于执行task。Task是抽象类，run方法中是调用了runTask方法。ResultTask是结果task，最终是返回结果。
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庐州小白的博客
06-16 500
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03-20 809
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10-28 1474
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