spark之(executor执行task原理分析)

最新推荐文章于 2025-03-24 15:04:33 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-24 15:04:33 发布 · 1.2k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细解析了TaskScheduler的任务调度流程，从taskset的分发到executor的调用，再到taskrunner的创建及最终的任务执行，深入浅出地介绍了整个任务调度的机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 1>taskscheduler将taskset分发到对应的executor上

2>executor调用executor.launchtask方法

3>在launchtask方法中会创建taskrunner来封装这些任务,将这些taskruanner放入到threadpool中，

4>最终调用taskruanner方法中的task.runtask方法执行任务

数据!您好
关注
Spark Executor原理与代码实例讲解
AI天才研究院
11-08 871
《Spark Executor原理与代码实例讲解》 关键词： Spark Executor, 分布式计算, 实例讲解, 原理剖析, 编程实践 摘要： 本
【图文详解 配图丰富代码详尽】Spark Executor 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-20 893
Apache Spark 作为一个快速、通用的分布式计算引擎，已经成为大数据处理领域的主流框架。在 Spark 的架构中，Executor 扮演着至关重要的角色，它是实际执行任务的工作单元。理解 Spark Executor 的原理和工作机制，对于优化 Spark 应用程序性能、提高资源利用率以及解决复杂的分布式计算问题都具有重要意义。本文将深入探讨 Spark Executor 的核心概念、原理、实现细节以及相关的代码实例。
Spark Executor 执行Task的过程
qq_37163925的博客
06-02 1045
前言 前面分析了Task Scheduler划分Task的过程，Task在Task SchedulerImpl类中被包装成stageTaskSets，然后由DriverEndpoint发送，最后由CoarseGrainedSchedulerBackend序列化并启动Executor。现在开始分析Executor执行任务的过程。 正文 1、Executor接收到LunchTask消息 CoarseGrainedSchedulerBackend发送一条LunchTask消息后(executorData.exe
spark executor task执行
不说话装高手
01-24 5132
Executor执行任务的起点是Executor的launchTask()方法。 val executorData = executorDataMap(task.executorId) executorData.freeCores -= scheduler.CPUS_PER_TASK logDebug(s"Launching task ${task.taskId} on executor i...
spark executor
zyc920716的博客
06-06 5935
Spark core设置 Core是指CPU计算核心，这个在spark集群中很重要，为集群配置更多的Core能意味集群运算能力更强，但这也不是绝对的。 下面主要来看两个参数：   spark.cores.max 这个参数是指运行一个application最大分配的core个数，设置这个参数，spark会尽可能的申请足够多的core来运行application。  Spark.
spark(八)-Executor运行一个task
rover
05-14 379
Executor launchTask() def launchTask(context: ExecutorBackend, taskDescription: TaskDescription): Unit = { val tr = new TaskRunner(context, taskDescription) runningTasks.put(taskDescription.taskId, tr) threadPool.execute(tr) } TaskRunner.run() overri.
Spark Executor
sundujing的博客
05-15 988
一：Spark Executor工作原理1， 需要特别注意是在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor其实质是注册ExecutorBackend实例，和Executor实例之间没有直接的关系！！！2， CoarseGrainedExecutorBackend是Executor运行所在的进程名称，Executor才是正在处理Task的对象，Exe
Spark中Task数量的分析
upupfeng的博客
02-29 9422
本文主要说一下Spark中Task相关概念、RDD计算时Task的数量、Spark Streaming计算时Task的数量。 Task作为Spark作业执行的最小单位，Task的数量及运行快慢间接决定了作业运行的快慢。 开始 先说明一下Spark作业的几个核心概念： Job(作业)：Spark根据行动操作触发提交作业，以行动操作将我们的代码切分为多个Job。 Stage(调度阶段)：每个Jo...
Spark Task原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-29 451
Spark Task原理与代码实例讲解 1.背景介绍 1.1 Spark简介 Apache Spark是一种基于内存计算的快速、通用的集群计算系统。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab实验室中开发的,后来捐赠给Apache软件基金
Apache Spark源码走读之3 -- Task运行期之函数调用关系分析
01-06
### Apache Spark源码...通过对Spark中Task执行期间的函数调用关系分析，我们可以更加深入地理解Spark的工作原理及其内部组件之间的协作方式。这不仅有助于更好地编写Spark应用程序，还能够有效地优化现有程序的性能。
Spark （一）：Executor内存
在前进的路上
01-02 3188
一、背景 Spark是基于内存的分布式计算引擎，我们需对Executor内存管理的详细了解，方便我们遇到OOM解决问题、或者优化时更好调优，，Spark任务启动时有两个进程，分别为Driver、Executor进程，Driver进程（内存默认1G）可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动（根据提交模式client、Cluster等）。Driver启动会申请资源（Executor），根据配置启动对应Executor数量，每个Executor进程都会对应一定数量的内存和CPU COR...
spark中RDD的Stage任务划分
jinglinqwert的博客
01-13 1000
1）DAG有向无环图 DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。例如，DAG记录了RDD的转换过程和任务的阶段。 2）RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和Task （1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application； （2）Job：一个Acti...
Spark学习笔记--stage和task的划分
weixin_30917213的博客
10-30 397
https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/3-JobPhysicalPlan.md stage 和 task 的划分问题。只要在 ShuffleDependency 处断开，就只剩 NarrowDependency，而 NarrowDependency chain 是可以进行 pipeline 的。 　　...
spark源码学习（八）--- executor启动task分析
colossus——bigdata的专栏
02-21 2044
本文基于spark1.6。 上一篇文章提到TaskScheduler将task与executor分配好以后，交给executor来运行task，本文分析executor运行task。首先，在收到消息后，executor向driver注册，这部分的注册是由CoarseGrainedExecutorBackend而不是executor类来完成的。首先来看该类的初始化： override def
Spark源码——Executor
阿松的博客
12-15 934
在Worker中启动Executor，实际上是启动了oarseGrainedExecutorBackend 其中有个receive方法，是接收Driver注册成功executor之后返回的下消息。 override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = { case RegisteredExecutor => logInfo("Successfully registered with driver") try {
Spark Core（十六）Executor执行Task的原理与源码分析（二）
李玉志的博客
08-24 777
前述 在上一章节Spark（十五）Executor执行Task的原理与源码分析我们解析了执行Task之前的一些准备工作，但是还没有正真进入Task的执行程序。在上一章节的解析中，在最后Task里的run方法中调用了抽象方法runTask方法，而我们说了，Task是一个抽象类，而runTask方法也是一个抽象方法，所以Task执行的具体逻辑是有Task的子类实现的，实现类Task抽象类的子类有两...
详解Spark executor
最新发布
weixin_43728099的博客
03-24 2067
是运行在集群工作节点（Worker Node）上的进程，负责执行具体的计算任务并管理数据。它是 Spark 分布式计算的核心组件之一，直接决定了任务的并行度和资源利用率。Executor 是 Spark 分布式计算的执行单元，负责 Task 运行、数据缓存和 Shuffle 处理。是优化 Spark 应用性能的关键。通过调整资源参数、优化数据本地性和处理倾斜问题，可以显著提升任务的执行效率。在 Apache Spark 中，
spark源码(十三)excutor启动task原理剖析
weixin_37850264的博客
01-11 244
文章目录前言 前言 excutor反向注册，worker中为application启动的 executor，实际上是启动了这个 CoargeGrainedExecutorBackend进程, /** * 创建DriverEndpoint和DriverEndpointRef * */ override def start() { val properties = new ArrayBuffer[(String, String)] for ((key, value) &lt
Spark源码分析：Task运行期函数调用与数据流程
"Apache Spark源码走读之3 -- Task运行期之函数调用关系分析" 在深入探讨Apache Spark源码的Task运行期函数调用关系之前，先了解一下基础背景。Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它通过弹性分布式...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值