Spark运行流程（ RDD 的job调度流程: Driver内部运行流程）

最新推荐文章于 2024-05-01 15:07:51 发布
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#spark #大数据 #分布式

Spark在遇到action算子时会触发Job任务，DAGScheduler构建执行流程图并划分阶段，TaskScheduler负责TaskSet的均衡分配给executor执行，Driver进行任务监控。
        Spark程序, 遇到一个action算子, 就会产生一个Job的任务, 首先就会先SparkContext对象, 同时在其底层也会创建DAGScheduler 和 TaskScheduler
        首先DAGScheduler负责生成DAG的执行流程图, 划分有多少个阶段, 并且确定每个阶段内部有多少个线程, 然后将每个阶段的线程放置到一个TaskSet中,然后提交到TaskScheduler
        接着TaskScheduler接收到TaskSet后,然后依次遍历每一个阶段的TaskSet, 将其尽可能均衡分配给对应的
executor来运行, 从而完成所有的阶段的执行操作
        最后Driver负责任务的监控管理即可....

 

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 1351
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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谦卑t
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