一 核心属性TaskScheduler taskScheduler: task调度器AtomicInteger nextJobId: 获取下一个jobIdInt numTotalJobs：job总数AtomicInteger nextStageId： 下一个stageIdHashMap[Int, HashSet[Int]] jobIdToStageIds：jobId和对应的所有stageId的映射
Spark任务调度概述本文讲述了Spark任务调度的实现框架，概要分析了Spark从Job提交到Task创建并提交给Worker的整个过程。并对Spark任务调度相关的概念进行了介绍。任务调度总体流程从设计层面来说，Spark把任务的执行过程划分成多个阶段，每个阶段由一个处理对象来进行处理，并把处理完成的结果传递个下一个处理对象进行处理。这个过程如下图1所示： 图1 任务调度总体流程抽象我们知道
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2024-09-04 12:21:33
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文章目录1.Shuffle 核心要点1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage1.2 Shuffle中的任务个数1.3 reduce端数据读取2.HashShuffle解析2.1 未经优化的HashShuffleManager2.2 经过优化的HashShuffleManager3.SortShuffle解析3.1 普通运行机制3.2 bypass运行机制 1.Shuffl
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2024-02-23 12:23:42
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核心内容： 1、小编带你通过WordCount程序查看Spark与MapReduce的诸多雷同情节今天通过数据流动的角度再一次从整体上认知了Spark中的WordConunt程序，但是在分析的过程中，给我的第一个感觉就是Spark的运行过程与MapReduce有很多相似之处，接下来就仔细分下一下： 首先，从整体上而言，MapReduce的运行过程分为两个阶段:Mapper阶段和Reducer阶
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2024-06-26 07:45:34
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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stage的划分，stage包含多个tasks，个数由该stage的finalRDD决定，stage里面的task完全相同，DAGScheduler 完成stage的划分后基于每个Stag
在前面的文章中我们给大家介绍了很多的内容，包括大数据学习的七个阶段，除了这七个阶段之外，还有一个最重要的阶段，也就是第八个阶段。第八个阶段就是SPARK数据分析。“千里之行，最后一行”——我们在这篇文章中给大家介绍一下这个阶段的内容，希望大家好好学起来哟。第八个阶段就是spark数据分析阶段，这个阶段的学习内容是非常中重要的，这个阶段还是需要重视技术知识点和阶段项目任务以及综合能力。需要学习的主
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2024-02-04 09:23:39
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mr的shuffle 分为map的shuffle和reduce 的shuffleMap的Shuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的。在某个节点上启动了mapTask,mapTask读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区，这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的时候会把文件溢
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2024-01-10 19:15:47
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Spark是如何划分物理执行计划的Spark具体采用3个步骤来生成物理执行计划：1.首先根据action操作顺序将应用划分为作业（job）2.然后根据每个job的逻辑处理流程中的ShuffleDependency依赖关系，将job划分为执行阶段（stage）3.最后在每个stage中，根据最后生成的RDD的分区个数生成多个计算任务（task）下面我们根据一个例子来详细解释上述步骤。如上图所示，这是
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2023-11-14 09:00:32
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从测试阶段的划分可以分为单元测试、集成测试、系统测试、确认测试。下面内容来自网络相关资料的整理。1.单元测试 （1）定义：单元测试（又称为模块测试）是针对程序模块(软件设计的最小单位)来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中，一个单元就是单个程序、函数、过程等；对于面向对象编程，最小单元就是方法，包括基类（超类）、抽象类、或者派生类（子类）中
原创
2022-01-13 15:19:40
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原创
2024-07-29 12:15:46
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1.提问：该如何将写作过程分成不同步骤，让我可以依循这些步骤完成文章？ 2.回答：论文写作可分为好几个阶段，但由于我们习惯将所有阶段混在一起，因而常在写作时感到不知所措。根据经验，学术写作包含了至少九个阶段，而我们可以据此将写作分为好几个部份，从而掌握写作进度及要领。
原创
2021-07-12 17:24:45
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【PMP项目阶段划分】— 全面解析PMP考试与认证维持
项目管理专业人士（PMP）认证已成为项目管理领域公认的金牌标准。对于希望提升项目管理技能和知识的人来说，获得PMP认证是一个明智的选择。本文将围绕PMP考试和认证维持进行深入探讨，帮助读者更好地理解和应对PMP认证的全过程。
一、PMP考试概述
PMP考试时间为230分钟，考试包含180道选择题，考试费用为3900元。考试内容主要基于项
原创
2023-11-16 13:49:06
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BVT是Build Verification Test，基本验证测试，对完成的代码进行编译和连接，产生一个构造，以检查程序的主要功能是否会像预期一样进行工作。DVT是Design Verification Test的简称，设计验证测试，是硬件生产中不可缺少的一个检测环节，包括模具测试、电子性能、外观测试等等。PVT全称为Process Verification Test，意为小批量过程验证测试，硬
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精选
2014-08-11 17:44:58
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1.提问：该如何将写作过程分成不同步骤，让我可以依循这些步骤完成文章？ 2.回答：论文写作可分为好几个阶段
原创
2022-04-11 10:15:23
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1 make执行分为两个阶段 第一个阶段：读makefile并且建树阶段 第二个阶段：构建目标阶段 2 扩展的立即和推迟 在第一个阶段的扩展是立即，在第二个阶段或者在需要的时候再扩展是推迟，这里的需要的时候不光是第二个阶段，也可能在第一个阶段，比如在条件判断里面用了推迟扩展的变量，那么还是会立即扩展
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2017-08-18 10:55:00
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软件测试阶段划分 单元测试 单元测试（Unit Testing，简称UT）是对软件基本组成单元（函数或类）进行检测的测试工作。其目的是检测与详细设计说明书（Low Level Design，简称LLD）的符合程度。 集成测试 集成测试（Integration Testing，简称IT）是在单元测试的 ...
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2021-08-17 10:10:00
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这篇文章记录我使用 Spark Streaming 进行 ETL 处理的总结，主要包含如何编程，以及遇到的问题。环境我在公司使用的环境如下：Spark: 2.2.0Kakfa: 0.10.1这两个版本算是比较新的。业务从 Kafka 中读取数据，用 SQL 处理，写入 Kafka 中。 程序主要分为 3大块：从 Kafka 中读取数据。SQL ETL。写入 Kafka。编程从 Kafka 中读取数
这里以count操作为例，一步步解析Spark在执行一个Job时如何进行DAG图的解析。Spark在遇到Action类型算子时，会使用SparkContext进行一系列的runJob方法调用，最终会调用DAGScheduler的runJob方法来划分DAG图。一、runJob方法调用// 计算RDD中包含的键值对
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2023-08-24 08:28:45
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一、前述RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。二、宽窄依赖窄依赖父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RDD的一个分区
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2023-11-01 20:20:46
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前言我们知道，Spark是惰性计算的，只有遇到Action算子时，才会发生计算过程，那么这个计算过程是如何发生的呢？首先，DAG Scheduler会通过shuffle操作来划分Stage，所以在一个Stage中的任务一定是窄依赖，也就是说，它们不需要依赖其他节点的计算就能完成自己的任务，即一个Stage里的任务可以并行计算。注：本人使用的Spark源码版本为2.3.0，IDE为IDEA2019，
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2024-04-27 08:57:58
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