Spark任务执行原理

最新推荐文章于 2025-02-10 10:30:24 发布
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分类专栏： 大数据学习之路 文章标签： spark
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在以上图中有四个机器节点，Driver和Worker是启动在节点上的进程，运行在JVM中的进程。
1、Driver与集群节点之间有频繁的通信。
2、Driver负责任务(tasks)的分发和结果的回收。任务的调度。如果task的计算结果非常大就不要回收了。会造成oom。
3、Worker是Standalone资源调度框架里面资源管理的从节点。也是JVM进程。
4、Master是Standalone资源调度框架里面资源管理的主节点。也是JVM进程。

Spark 推测执行原理和应用
数据与算法架构提升之路专栏
05-13 1065
在Spark中，可以通过推测执行，来识别并在其他节点的Executor上重启某些运行缓慢的Task，并行处理同样的数据,谁先完成就用谁的结果，并将另一个未完成的Task Kill掉，从而加快Task处理速度
Spark内容分享(七)：深度解析Spark工作原理
之乎者也·的博客
01-01 1089
具体来说，TaskScheduler会将每个Stage中的任务（TaskSet）划分为多个Task，并根据任务的资源需求和当前集群的资源情况，将这些Task分配给可用的Executor进行执行。总结起来，TaskScheduler负责将每个Stage中的任务提交给可用的Executor进行执行，并根据具体算法进行任务的分配决策。每个Stage内的任务可以在同一个Executor节点上并行执行，而Stage之间的任务则可以在不同的Executor节点上并行执行，以提高整个应用程序的执行效率。
Spark Task执行原理
01-16 1717
Task执行原理流程： 1.当Driver中SchedulerBackend给ExecutorBackend发送launchTask之后，首先会反序列化TaskDescription。 2.Executor会通过launchTask来执行Task 3.Executor会通过TaskRunner在ThreadPool来运行具体的Task，TaskRunner的run方法中首先会通过调用stat
Spark底层原理：案例解析
最新发布
小蜗牛的珍贵百宝箱
02-10 729
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。它提供了比 Hadoop MapReduce 更快的数据处理能力，支持批处理、流处理、机器学习等多种任务。Spark 底层原理涉及多个组件和概念，如 Driver、Executor、DAG、Stage、Task 等。理解这些原理能够帮助我们更好地调优和使用 Spark。Spark 作为大数据处理的核心框架，其底层原理涉及任务调度、数据分区、任务执行、Shuffle 等多个方面。
Spark运行原理
zhang__rong的博客
03-08 307
本文主要分以下章节： 一、Spark专业术语定义 二、 Spark的任务提交机制 一、Spark专业术语定义 1、Application：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示: image 2、Driver：驱动程序 S...
Spark任务调度机制
mengxianglong123的博客
11-17 1895
概述 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。在上一章中我们讲解了Spark YARN-Cluster模式下的任务提交流程，但是我们并没有具体说明Driver的工作流程， 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
spark任务调度原理
SW_LCC的博客
10-28 485
概述 任务调度模块分为DAGScheduler和TaskScheduler两个组件，将用户提交的job划分不同阶段并提交到集群。 DAGScheduler分析用户提交的应用， 并根据计算任务的依赖关系建立DAG， 然后将DAG划分为不同的Stage（阶段） ， 其中每个Stage由可以并发执行的一组Task构成， 这些Task的执行逻辑完全相同， 只是作用于不同的数据。 而且DAG在不同的资源管理...
7 Spark 底层执行原理
qq_45972323的博客
01-30 1317
Spark 运行流程Spark运行流程具体运行流程如下：1.SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行 Executor2.资源管理器分配 Executor，然后资源管理器启动 Executor3.Executor 发送心跳至资源管理器4.SparkContext 构建 DAG 有向无环图5.将 DAG 分解成 Stage（TaskSet）6.把 Stage 发送给 TaskScheduler。
Spark任务调度原理解析
yinxiuxiu_Y的博客
05-16 817
1.调用SparkSubmit类 执行submit方法 -->doRunmain--> RunMain-->通过反射机制创建我们的主类对象--》再拿到主类的main方法--》执行主类的main方法2.开始构造sparkConf对象和sparkContext对象 作为提交任务的入口类，在sparkContext入口类里会做三件事，创建了SparkEnv对象（创建了ActorSyst...
Spark任务执行过程简介
qq_43114539的博客
01-08 437
@[–executor-memory 每一个executor使用的内存大小 –total-executor-cores    整个application使用的核数 1.提交一个spark程序到spark集群,会产生哪些进程?     SparkSubmit(也叫做Driver),主要作用是提交任务,也可以调度任务  &a
Spark任务执行流程
xiaoliuxxs
05-03 2363
Driver启动，创建SparkContext SparkContext 向资源管理器注册，并向资源管理器申请运行 Executor 资源管理器分配启动 Executor 所需的资源，然后资源管理器启动 Executor Executor 发送心跳至资源管理器 Executor 向 SparkContext 注册自己，并向 SparkContext 申请 Task，等待 Task 提交 SparkContext 构建 DAG 有向无环图 将 DAG 分解成 Stage（TaskSet） 把 Stage
Spark基础（三）Spark中的任务执行
qq5024581的博客
12-04 267
Spark基础（三）Spark中的任务执行Spark的任务调度Driver的工作容错机制Spark的架构特点 Spark的任务调度 Driver的工作 1、JAR==》DAG 根据客户端提交的jar包划分出来一个个的RDD，根据RDD之间的lineage关系划分DAG。划分DAG的目的是为了划分stage。 2、DAG通过DAGScheller划分为stage===》再划分为taskSet 根据划分出来的DAG，将DAG送个DAGScheduler，接收到DAG之后划分stage，根据stage划分tas
spark任务执行流程
念念的博客,记录学习的点点滴滴！
10-05 1001
●spark任务执行流程 四个步骤 1.构建DAG(调用RDD上的方法) 2.DAGScheduler将DAG切分Stage（切分的依据是shuffle），将Stage生成的Task一TaskSet的形式给TaskScheduler 3.TaskScheduler调度Task（Driver端根据资源情况将Task调度到相应的Exector中） 4.Exetor接受Task，然后将Task丢到线程池...
Spark任务的任务执行流程
qq_41316200的博客
02-28 2884
（1）将我们编写的程序打成jar包 （2）调用spark-submit脚本提交任务到机场上运行 （3）运行sparkSubmit的main方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的实例对象，然后调用main方法，开始执行我们的代码（注意，我们的spark中的driver就运行在sparkSubmit进程中）。 （4）当代码运行到创建SparkContext对象时，那就开始初始化SparkContext对象了 （5）在初始化SparkContext对象的时候，会创建两个特别重要的对象，分别是
Spark----Spark 任务执行流程分析
XiaodunLP的博客
02-15 766
Spark 任务执行流程分析  Spark 任务的任务执行流程文字详细描述 (1)、将我们编写的程序打成 jar 包    (2)、调用 spark-submit 脚本提交任务到集群上运行    (3)、运行 sparkSubmit 的 main 方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的 实例对象，然后调用 main 方法，开始执行我们的代码（注意，我们的 spark 程序中的...
Spark分布式执行原理：序列化与类加载机制解析
在理解Spark分布式执行原理之前，首先要明白，Spark作为一个运行在JVM之上的计算框架，其任务执行的核心依赖于Java对象的序列化和类加载机制。序列化是将对象的状态转化为可存储或网络传输的数据格式，而类加载器则...
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