任务的划分 ? DAGScheduler类的handleJobSubmitted方法中，有一个提交阶段的的方法： var finalStage: ResultStage = null …… finalStage = createResultStage(finalRDD, func, partitio ...
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2021-01-12 10:29:01
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阶段的划分 ? SparkContext对象包含有一个私有属性DAGScheduler阶段调度器，主要用于阶段的划分。在一个应用程序中，任务的提交都是从行动算子触发的。行动算子的方法内部会调用一个runJob方法，其中就有DAG调度器发挥运行Job的作用： dagScheduler.runJob(r ...
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2021-01-08 11:26:05
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org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks => org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#submitTasks // First figure out the indexes ...
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2020-08-28 14:42:00
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Spark 源码解读（五）SparkContext的初始化之创建和启动DAGScheduler DAGScheduler主要用于在任务正式提交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作，包括：创建job,将DAG中的RDD划分到不同的Stage,提交Stage等等。SparkCont ...
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2020-07-07 23:39:16
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DAGScheduler类位置：org.apache.spark.scheduler //DAGScheduler调度的核心入口 1 private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, 2 finalRDD: RDD[_], 3 func: ( ...
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2020-02-22 00:19:46
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一个job对应一个action操作，action执行会有先后顺序； 每个job执行会先构建一个DAG路径，一个job会含有多个stage，主要逻辑在DAGScheduler。 spark提交job的源码见（SparkContext.scala的runJob方法）： DAGScheduler--job ...
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2019-10-27 17:08:08
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任务调度可以从一个Action类算子开始，因为Action类算子会触发一个job的执行 划分stage,以taskSet形式提交任务，DAGScheduler 类中getMessingParentStages()方法是切割job划分stage ...
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2019-07-24 22:22:40
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stage概念 Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任 ...
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2019-07-21 18:39:02
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上篇文章讲到DAGScheduler会把job划分为多个Stage，每个Stage中都会创建一批Task，然后把Task封装为TaskSet提交到TaskScheduler。这里我们来一起看下TaskScheduler是如何把Task分配到应用程序的Executor上去执行。重点是这里的task分配... ...
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2019-07-14 13:29:28
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导入 从一个Job运行过程中来看DAGScheduler是运行在Driver端的，其工作流程如下图： 图中涉及到的词汇概念： 1. RDD——Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集。 2. Operation——作用于RDD的各种操作分为transformat ...
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2019-06-27 01:07:50
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