TaskScheduler原理與原始碼分析
接DAGScheduler原始碼分析stage劃分演算法,task最佳位置計算演算法taskScheduler的submitTask()方法
在TaskScheduler類中
①在SparkContext原始碼分析中,會建立TaskScheduler的時候,會建立一個SparkDeploySchedulerBackend,這裡的backend就是之前建立好了的SparkDeploySchedulerBackend,而且這個backend是負責建立AppClient,向Master註冊Application的
通過這會去呼叫自己的makeOffers()方法
進入resourceOffers()方法
②在SparkContext原始碼分析中,在TaskScheduler初始化的時候會建立一個排程池,也就是,所提交的TaskSet,首先會放入到這個排程池,然後在執行task分配雙方的時候,會從這個排程池中取出排好隊的TaskSet
進入resourceOfferSingleTaskSet()方法
最後進入launchTasks方法,啟動task
相關推薦
TaskScheduler原理與原始碼分析
接DAGScheduler原始碼分析stage劃分演算法,task最佳位置計算演算法taskScheduler的submitTask()方法 在TaskScheduler類中 ①在SparkContext原始碼分析中,會建立TaskScheduler的時候,會建立一個SparkDe
OpenCV學習筆記(31)KAZE 演算法原理與原始碼分析(五)KAZE的原始碼優化及與SIFT的比較
KAZE系列筆記: 1. OpenCV學習筆記(27)KAZE 演算法原理與原始碼分析(一)非線性擴散濾波 2. OpenCV學習筆記(28)KAZE 演算法原理與原始碼分析(二)非線性尺度空間構建 3. Op
OpenCV學習筆記(30)KAZE 演算法原理與原始碼分析(四)KAZE特徵的效能分析與比較
KAZE系列筆記: 1. OpenCV學習筆記(27)KAZE 演算法原理與原始碼分析(一)非線性擴散濾波 2. OpenCV學習筆記(28)KAZE 演算法原理與原始碼分析(二)非線性尺度空間構
SURF演算法原理與原始碼分析
如果說SIFT演算法中使用DOG對LOG進行了簡化,提高了搜尋特徵點的速度,那麼SURF演算法則是對DoH的簡化與近似。雖然SIFT演算法已經被認為是最有效的,也是最常用的特徵點提取的演算法,但如果不借助於硬體的加速和專用影象處理器的配合,SIFT演算法以現有的計算機仍然很難達到實時的程度。對於需要
SIFT原理與原始碼分析:DoG尺度空間構造
《SIFT原理與原始碼分析》系列文章索引:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 尺度空間理論 自然界中的物體隨著觀測尺度不同有不同的表現形態。例如我們形容建築物用“米”,觀測分子、原子等用“納米”。
Shuffle操作的原理與原始碼分析
普通的shuffle操作 第一個特點, 在Spark早期版本中,那個bucket快取是非常非常重要的,因為需要將一個ShuffleMapTask所有的資料都寫入記憶體快取之後,才會重新整理到磁碟。但是這就有一個問題,如果map side資料過多
Spring原理與原始碼分析系列(七)- Spring AOP實現過程與實戰
二、Spring AOP 1、什麼是Spring AOP Spring AOP是Spring核心框架的重要組成部分,採用Java作為AOP的實現語言。與AspectJ實現AOP方式不同之處在於,Spring AOP僅支援方法級別的攔截。 2、
Android系統原理與原始碼分析(1):利用Java反射技術阻止通過按鈕關閉對話方塊
本文為原創,如需轉載,請註明作者和出處,謝謝! 眾所周知,AlertDialog類用於顯示對話方塊。關於AlertDialog的基本用法在這裡就不詳細介紹了,網上有很多,讀者可以自己搜尋。那
深入理解Spark 2.1 Core (一):RDD的原理與原始碼分析
本文連結:http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/53894611 該論文來自Berkeley實驗室,英文標題為:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Toler
深入理解Spark ML:多項式樸素貝葉斯原理與原始碼分析
貝葉斯估計 如果一個給定的類和特徵值在訓練集中沒有一起出現過,那麼基於頻率的估計下該概率將為0。這將是一個問題。因為與其他概率相乘時將會把其他概率的資訊統統去除。所以常常要求要對每個小類樣本的概率估計進行修正,以保證不會出現有為0的概率出現。常用到
Spark BlockManager原理與原始碼分析
1、BlockManager原理示意圖①Driver上的BlockManagerMaster管理各個節點上BlockManager的元資料資訊和維護block的狀態資訊。②每個節點上BlockManager的每個元件: DiskStore:負責磁碟上的資料讀寫
深入理解Spark 2.1 Core (六):Standalone模式執行的原理與原始碼分析
我們講到了如何啟動Master和Worker,還講到了如何回收資源。但是,我們沒有將AppClient是如何啟動的,其實它們的啟動也涉及到了資源是如何排程的。這篇博文,我們就來講一下AppClient的啟動和邏輯與物理上的資源排程。 啟動AppClient 呼叫棧如下: S
Spark:TaskScheduler原理剖析與原始碼分析
TaskScheduler是一個介面,DAGScheduler在提交TaskSet給底層排程器的時候是面向介面TaskScheduler。TaskSchduler的核心任務是提交Taskset到叢集運算並彙報結果 原始碼分析 第一步:TaskScheduler 提交tasks的入口 su
Spark:BlockManager原理剖析與原始碼分析
BlockManager是Spark的分散式儲存系統,與我們平常說的分散式儲存系統是有區別的,區別就是這個分散式儲存系統只會管理Block塊資料,它執行在所有節點上。BlockManager的結構是Maser-Slave架構,Master就是Driver上的BlockManagerMaste
Spark:Shuffle原理剖析與原始碼分析
spark中的Shuffle是非常重要的,shuffle不管在Hadoop中還是Spark中都是重重之重,特別是在Spark shuffle優化的時間。更是非常的重要。 普通shuffle操作的原理剖析(spark 2.x棄用) 每一個Job提交後都會生成一個ResultStage和
Spark:Task原理剖析與原始碼分析
在Spark中,一個應用程式要想被執行,肯定要經過以下的步驟: 從這個路線得知,最終一個job是依賴於分佈在叢集不同節點中的task,通過並行或者併發的執行來完成真正的工作。由此可見,一個個的分散式的task才是Spark的真正執行者。下面先來張task執行框架整體的對Spark的task
Spark:Executor原理剖析與原始碼分析
Executor原理示意圖 Executor程序的啟動 worker中為application啟動的executor,實際上是啟動的這個CoarseGrainedExecutorBackend程序. 原始碼分析: 第一步:CoarseGrainedExecutor
Spark:DAGScheduler原理剖析與原始碼分析
Job觸發流程原理與原始碼解析 wordcount案例解析,來分析Spark Job的觸發流程 程式碼:var linesRDD= sc.textFile('hdfs://') SparkContext中textFile方法 /** * hadoopFile方法呼叫會
Spark:Worker原理剖析與原始碼分析
解釋: Master要求Worker啟動Driver和Executor Worker啟動Driver的一個基本的原理,Worker會啟動一個執行緒DriverRunner,然後DriverRunner會去負責啟動Driver程序,然後在之後對Driver程序進行管理
Spark:Master原理剖析與原始碼分析
Master主備切換 Spark原生的standalone模式是支援主備切換的,也就是說master可以配置兩個,當Action Master因故障掛了的時候,系統會自動將Standby Master 切換成 Active Master。 Master的準備切換分為兩種: