spark job调度跨application的调度动态资源分配配置资源分配策略请求策略移除策略单application内的调度fair scheduler pool（公平调度池）池的默认行为配置池属性使用JDBC连接进行调度 跨application的调度在集群上运行时，每个Spark应用程序都会获得一组独立的执行器JVM，它们仅运行该应用程序的任务并存储数据。 如果多个用户需要共享您的集群，
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2024-09-29 14:16:20
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Spark 任务调度机制在工厂环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。在上一章中我们讲解了Spark YARN-Cluster模式下的任务提交流程，但是我们并没有具体说明Driver的工作流程， Driver线程主要是初始化SparkContext对象，准备运行所需的上下文，然后一方面保持与App
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2023-09-01 23:30:15
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在Spark Standalone模式下，集群资源调度由Master节点负责。Spark也可以将资源调度交给YARN来负责，其好处是YARN支持动态资源调度。Standalone模式只支持简单的固定资源分配策略，每个任务固定数量的core，各Job按顺序依次分配资源，资源不够时排队等待。这种策略适用单用户的场景，但在多用户时，各用户的程序差别很大，这种简单粗暴的策略很可能导致有些用户总是分配不到资
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2023-10-09 05:48:54
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参考： http://blog.csdn.net/dandykang/article/details/48160953 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行 的服务（比如Thrift Server），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务
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2017-06-25 00:33:00
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一、任务调度和资源调度的区别1.任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度2.资源调度是指应用程序如何获得资源3.任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源就没有任务二、资源调度原理1.因为Master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法shedule位于Master.scala这个类中，当注册程序或者资源发生改变时都会
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2023-07-28 15:06:11
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CPU调度的概念：按一定的调度算法从就绪队列中选择一个进程，并将CPU的使用权交给被选中的进程CPU调度要解决的三个问题：
调度算法——包括多方面的考虑
用户角度的考虑：（1）性能：周转时间、响应时间、最后期限；（2）其他：可预测性系统角度的考虑：（1）性能：吞吐量、CPU利用率；（2）其他：公平性、强制优先级、平衡资源调度时机——创建、唤醒进程，进程等待IO、IO中断，时钟中断等调度过程——即进
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2023-07-21 19:06:17
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一、大数据性能调优的本质编程的时候发现一个惊人的规律，软件是不存在的！所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程，最终思考的都是硬件方面的问题！最终思考都是在一秒、一毫秒、甚至一纳秒到底是如何运行的，并且基于此进行算法实现和性能调优，最后都是回到了硬件！在大数据性能的调优，它的本质是硬件的调优！即基于 CPU(计算)、Memory(存储)、IO-Disk/ Network(数据
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2023-10-21 10:06:18
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0.前言大家好，我是小林！《大数据面试突击系列之 Spark》最近更新有点慢，我最近懒癌太严重了，当热也和近期疫情有关系。随着疫情逐渐消散，生活也慢慢走向正常，相信你们都已经开工。我始终认为，工作才是我们的常态，所以这个系列，我后续会加快更新频率。今天给大家聊聊 Spark 调度系统是如何通力协作，完成一个个 Job 的计算？本文概览如下：1.Spark 调度系统包含哪些组件?在 第三篇 文章中，
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2024-08-13 13:15:45
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2021-08-05 23:04:00
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# 使用 Spark YARN 进行资源调度指南
在现代大数据处理中，Apache Spark 和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是两种非常流行的技术。Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 YARN 则负责资源管理和调度。在本文中，我们将探讨如何实现 Spark 在 YARN 上的资源调度，以确保高效的资源利用率。
## 流程概述
我们将通过
1）先来先服务算法（FCFS）：是一种最简单的调度算法，每次调度都是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或者发生某事件而被阻塞后才放弃处理机。该算法有利于长作业，而不利于短作业。 2）短进程优先算法（SPF）：从就绪队列中选出估计运行时间最短的进程，将处理机分配给它，使它一直执行到结束，或发生某事件的阻塞而放弃处理机时再被调度。 3）优先
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2023-12-18 14:28:34
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Spark中的调度模式主要有两种：FIFO和FAIR。默认情况下Spark的调度模式是FIFO（先进先出），谁先提交谁先执行，后面的任务需要等待前面的任务执行。而FAIR（公平调度）模式支持在调度池中为任务进行分组，不同的调度池权重不同，任务可以按照权重来决定执行顺序。对这两种调度模式的具体实现，接下来会根据spark-1.6.0的源码来进行详细的分析。使用哪种调度器由参数spark.sche
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2023-10-23 09:41:49
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# 基于Spark的平台设计与实现
随着大数据时代的到来，Apache Spark作为一种快速、通用的大数据处理框架，已被广泛应用于各种场景。本文将介绍基于Spark的平台设计与实现，帮助读者更好地理解Spark的工作原理和实现方式。
## 一、什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，具有快速、易用、可扩展的特性。它支持多种数据处理任务，包括批处
原创
2024-10-19 07:13:28
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1、调度配置Standalone集群模式：默认情况下，提交给Standalone集群的应用程序以FIFO（first in, first out）顺序执行，同时，每个应用程序都会尝试使用所有可用的节点。你可以通过设置属性spark.cores.max来限制应用程序能使用的节点数目，或者，对于那些未设置该属性的应用程序，还可以通过设置属性spark.deploy.defaultCores来改变默认的
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2023-12-03 08:34:34
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在spark的资源调度中1、集群启动worker向master汇报资源情况2、Client向集群提交app，向master注册一个driver（需要多少core、memery）,启动一个driver3、Driver将当前app注册给master，（当前app需要多少资源），并请求启动对应的Executor4、driver分发任务给Executor的Thread Pool。根据Spark源码可以知道
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2024-05-21 14:01:19
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理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO
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2023-08-20 21:40:05
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在上篇文章中我们剖析了SparkContext创建启动的整个流程，但是在创建SparkContext之后，TaskScheduler是如何向master注册application，以及master是如何调度worker启动的？带着这些问题我们来看看master的内部构造。首先我们从下面这四个方面来深入Master源码来探究：主备切换切换机制注册机制状态改变机制资源调度机制（两种资源调度算法）主备切
# Spark YARN代码优化指南
Apache Spark是一种强大的分布式数据处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个用于管理集群资源的资源管理器。这两者结合使用，可以有效地处理大数据分析任务，但如何优化Spark在YARN上运行的性能，往往是开发者需要面对的挑战。本文将介绍几种常见的Spark YARN代码优化策略，并通过代码示例进行解
原创
2024-08-20 07:23:33
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# 实现“yarn下spark任务负载均衡调度”教程
## 流程步骤
以下是在yarn下实现spark任务负载均衡调度的流程步骤：
```mermaid
gantt
title 实现“yarn下spark任务负载均衡调度”流程步骤
section 步骤
下载Spark :a1, 2022-01-01, 3d
配置Yarn环境
原创
2024-04-04 06:29:59
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Spark 在spark 中，支持4中运行模式：1）Local:开发时使用2）Standalone: 是spark 自带的，如果一个集群是standalong 的话，那么就需要在多台机器上同时部署spark 环境3）Yarn:建议大家在生产上使用该模式，统一使用yarn 进行整个集群作业（mr、spark）的资源调度4）Mesos ：跟yarn使用一样都是资源调度不管使用什么模式，spa
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2023-06-19 10:03:37
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