文章目录任务调度机制Spark任务提交流程Spark任务调度概述Spark Stage级调度Spark Task级调度Spark Shuffle解析ShuffleMapStage与ResultStageShuffle中的任务个数reduce端数据的读取HashShuffle解析 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
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2023-12-23 20:55:35
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spark简介Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，在迭代的场景下，spark比MR快10倍以上，spark运行速度快的原因不仅仅是因为spark基于内存计算，同时spark会有DAG有向无环图切割任务，确定任务的执行先后顺序。spark有四种运行模式local：多用于本地测试Standalone：spark自带的一个资源调度框架yarn：Mesos这里提到了spark的资源调
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2023-11-17 21:53:17
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Spark有多种运行模式，包括——local模式，本地运行Standalone模式，使用Spark原生的资源调度器YARN模式（生产模式中常用），使用Hadoop的YARN作为资源调度器Mesos模式，使用Mesos作为资源调度器本文主要介绍前面三种最常用的运行模式，其中每种模式又可细分为两种模式。在搭建好集群的基础上，使用各个模式分别运行，描述其运行过程。关于集群搭建，可以参考上一篇笔记。若有错
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2023-11-13 23:14:31
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1.Spark的调度机制简介Spark的调度机制有2类，主要是集群调度机制和应用程序内部的调度机制。理解其中的原理，便于我们更深入地了解Spark和性能优化。集群资源调度由集群资源管理器(Cluster Manager)控制，负责协调所有的应用程序，为每个Spark应用程序分配适当的计算资源。比如Yarn、Mesos、以及Spark自身的Standalone。作业调度器(Job Scheduler
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2023-10-01 17:04:29
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Spark的作业和任务调度系统是Spark的核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对低层到顶层的各个模块之间的调用和处理显得游刃有余。下面介绍一些相关术语。作业（Job）：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段。调度阶段（Stage）：每个Job作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，简称阶段，也叫做任务集（TaskSet）。调度阶段的划分
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2023-08-10 18:18:00
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Spark的运行模式多种多样，灵活多变. 该系统当前支持几个集群管理器：单机版 – Spark附带的简单群集管理器，可轻松设置群集。Apache Mesos –通用集群管理器，也可以运行Hadoop MapReduce和服务应用程序。Hadoop YARN – Hadoop 2中的资源管理器。Kubernetes –一个开源系统，用于自动化、容器化应用程序的部署，扩展和管理。一、Spark运行模式
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2023-09-29 12:45:29
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1、资源调度模式1.1、local模式（本地）运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有采用集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非要用到HDFS文件系统）。 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spar
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2023-08-11 14:15:59
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# Spark调度模式实现指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现Spark调度模式。Spark调度模式是一种用于有效管理和分配计算资源的方式，可以提高Spark应用程序的性能和可扩展性。
## 构建Spark调度模式的步骤
下面是构建Spark调度模式的步骤，我们将逐一介绍每个步骤的具体操作和代码。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
t
原创
2023-11-22 04:15:57
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# Spark调度模式
在大数据处理领域中，Spark作为一种快速、通用、可扩展的分布式计算系统，具有高效的内存计算和容错性等特点。Spark的调度模式是指Spark集群中不同任务的执行方式和调度方式。在Spark中，有两种主要的调度模式：FIFO调度模式和FAIR调度模式。
## FIFO调度模式
在FIFO（First In, First Out）调度模式中，任务按照提交的顺序依次执行，
原创
2024-07-11 05:50:50
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作业调度简介设计者将资源进行不同粒度的抽象建模，然后将资源统一放入调度器，通过一定的算法进行调度，最终要达到高吞吐或者低访问延时的目的。Spark在各种运行模式中各个角色实现的功能基本一致，只不过是在特定的资源管理器下使用略微不同的名称和调度机制。Application调度一个Application中包含多个Job，每个Job包含多个Stage，每个Stage包含多个Task，那么Applicat
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2023-06-19 11:30:42
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前面我们应知道了一个任务提交会由DAG拆分为job，stage，task，最后提交给TaskScheduler，在提交taskscheduler中会根据master初始化taskscheduler和schedulerbackend两个类，并且初始化一个调度池；1.调度池比较 根据mode初始化调度池pooldef initialize(backend: Sched
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2024-07-31 17:24:03
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Spark有多种运行模式，如单机（Local）模式、Standalone模式、YARN模式、Mesos模式。Spark应用程序之间的调度一个Executor在一个时间段内只能给一个应用使用。 # 作业调度 不同线程提交的作业Job可以并行运行。一个作业分为多个Stage。整个RDD DAG为一个Job。action算子中的本质是调用Spark上下文（SparkContext）中的runJob提交了
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2023-07-28 09:12:43
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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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Spark任务调度机制论述在生产环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式。 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ApplicationMaster的RPC连接，通过ApplicationMaster申请资源，另一方面根据用户业务逻辑开始调度任务，将任务下发到已有的空闲Executor上。 当ResourceMan
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2024-02-02 12:48:15
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一 概述驱动程序在启动的时候，首先会初始化SparkContext,初始化SparkContext的时候，就会创建DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等，同时还会向Master注册程序；如果注册没有问题。Master通过集群管理器（cluster manager）会给这个程序分配资源，然后SparkContext根据action触发job。Job里
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2023-10-22 23:06:35
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一、Local模式：在本地部署单个Spark服务 Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。二、Standalone模式：Spark自带的任务调度模式。（国内常用）自带的资源调动引擎，构建一个由Master + Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。 这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。这里的Standalone是指只用Sp
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2023-06-19 11:20:20
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1、spark应用之间的调度每个spark应用拥有一个独立的executor虚拟机集合，这些executor只会执行该spark应用的tasks。spark提供了多种集群资源分配方式：（1）最简易的方式是静态资源分配。此模式给每个spark应用分配一个静态的最大资源量，在spark应用的整个生命周期中都会保有这些资源。spark standalone、YARN和coase-graned Mesos
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2023-12-10 11:56:08
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Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布式模式运行；而当以分布式集群的方式部署时，底层的资源调度既可以依赖于外部的资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前主要包括Mesos模式和Hadoop YARN模式。
接下来，将对分布式集群部署的模式进行讲解。 Standalone模式Standa
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2023-10-12 17:30:23
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Spark 调度模式-FIFO和FAIRSpark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，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。Spark的调度模式可以通过spark.schedul
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2023-10-05 16:33:45
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1.资源调度模式1.1 local模式（本地）运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有采用集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非要用到HDFS文件系统）。 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spar
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2023-09-21 10:40:11
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