大数据组件之spark中job的一系列过程如下

本文详细解析了Spark在大数据处理中的关键流程,包括从Job提交到任务执行的全过程。首先介绍如何将RDD转换为DAG,随后阐述了Stage与Task的创建及划分,接着讲解了通过Cluster Manager进行资源分配与任务调度的机制,最后说明了Executor如何执行任务并将结果存储。

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1.Job,大数据的任务基本上都是按照job进行提交的。

具体的l流程如下示:

(1)第一个过程:didbuild operator DAG:主要是RDD转换为DAG的一个过程,RDD对象,一个RDD连接着一个RDD,第一阶段创建了RDD之后,第二个阶段就是进行spilt  graph into stages of tasks:主要是完成finalStage的创建以及和Stage的划分。

(2)第二个过程:做好了stage和task的准备工作,然后就会去提交taskset。

(3)第三个过程:launch tasks via cluster manager:使用集群管理者 cluster manager 分配资源和任务,任务失败,有一个自己的重构和容错机制

(4)第四个过程:executor tasks:执行任务,把中间结果和最终结果存储到存储体系当中。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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