划分stage源码剖析 本文基于Spark 1.3.1 先上一些stage相关的知识点： DAGScheduler将Job分解成具有前后依赖关系的多个stage DAGScheduler是根据ShuffleDepende…

引言 这一小节我们将就之前写的几篇博文，从提交Job，到Stage划分，到任务分发，再到任务的执行，这一完整过程做一系统的回顾。在这一过程中理清思路，明确几篇文章中涉及到的调度关系和逻辑关系。 Spark作业提交到执行过…

DAGScheduler在划分完Stage后([spark] DAGScheduler划分stage源码解析 )，将会通过submitStage(finalStage)来提交stage： private def subm…

工作流程 进入DAGScheduler:我们都知道程序的真正运行是在action算子时，action算子会先进入连接簇SparkContext，并进入SaprkContext的runJob方法，该方法就调用了DAGSch…

Spark系列(九)DAGScheduler工作原理 – 会飞的纸盒 – 博客园 http://www.cnblogs.com/jianyuan/p/Spark%E7%B3%BB%E5%88%97…

引入 上一篇文章《DAGScheduler源码浅析》中，介绍了handleJobSubmitted函数，它作为生成finalStage的重要函数存在，这一篇文章中，我将就DAGScheduler生成Stage过程继续学习…

一、Spark 运行架构 Spark 运行架构如下图： 各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回…

职责 等待DAGScheduler job完成，一个JobWaiter对象与一个job唯一一一对应 一旦task完成，将该task结果填充到SparkContext.runJob创建的results数组中 构造函数 pr…

DAGScheduler DAGScheduler的主要任务是基于Stage构建DAG，决定每个任务的最佳位置 记录哪个RDD或者Stage输出被物化 面向stage的调度层，为job生成以stage组成的DAG，提交T…

概述 Spark Application只有遇到action操作时才会真正的提交任务并进行计算，DAGScheduler 会根据各个RDD之间的依赖关系形成一个DAG，并根据ShuffleDependency来进行sta…

整体架构 任务调度逻辑视图 DAGScheduler：负责分析用户提交的应用，并根据计算任务的依赖关系建立DAG，且将DAG划分为不同的Stage，每个Stage可并发执行一组task。注：DAG在不同的资源管理框架实现…