spark job调度

最新推荐文章于 2025-12-03 16:57:17 发布
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#spark   job调度 # DAGScheduler #TaskScheduler

本文深入探讨了Spark中DAGScheduler与TaskScheduler的工作原理，包括如何通过倒推法划分Stage，判定宽窄依赖，以及如何调度Task执行。此外，还分析了不同类型的Stage及其在数据处理流程中的角色。

整个程序sparkContext调度的

    DAGScheduler

     DAG调度

        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

       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。

 

stage分成2中

       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

                

    10个executor，每个executor有10GB内存，10core,整个application可以同时运行多少个task数目

    10*10

spark学习-49-Spark的job调度
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12-03 1633
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
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