1、任务调度与资源调度任务调度：是指通过DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend等进行的作业调度。资源调度：是指应用程序获取资源。任务调度是在资源调度的基础上，没有资源调度，那么任务调度就没有任何意义了。2、分配Driver（只对cluster模式有效）Spark的Driver的运行有2种模式，一种是Client模式（Driver程序运行在客户端，适用
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2023-11-13 10:21:18
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Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage、Task、Driver、DAG等)，需要理解并搞清其内部关系，因为这是性能调优的基石。节点类型有：1. Master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。2. Worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。 Dirvier：官方解释为： T
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2024-01-05 21:40:57
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目录Spark调度解析 1.相关术语2.作业、阶段、任务之间的关系如何划分作业（Job）如何划分阶段（Stage）如何划分任务（Task）总结3.Spark运行流程参考文献Spark调度解析 1.相关术语Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 
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2024-09-21 12:20:23
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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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目录前言一、Spark 任务调度概述二、Spark Stage 级调度三、Spark Task 级调度1. 调度策略2. 本地化调度3. 失败重试与黑名单机制 前言在生产环境下，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 YARNCluster 模式下的任务提交流
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2023-10-11 07:16:26
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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。使用哪种调度器由参数 spark.scheduler.mode 来设置，可选的参数有 FAIR 和 FIFO，默认是
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2023-08-08 13:04:29
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Spark 任务调度机制 1. Job & Stage & Task2. Spark 任务调度概述Spark Stage 级调度Spark Task 级调度调度策略本地化调度失败重试与黑名单机制4.1Task数量和分区的关系4.2 阶段的划分4.3 阶段划分源码4.4 RDD 任务划分4.5 Task的数量4.6 Task种类的划分4.7 任务调度4.8 任务执行总结 ) 1.
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2023-08-11 15:15:12
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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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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2024-01-23 17:02:27
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目录前言Dispatcher类的属性endpoints、endpointRefsreceiversthreadpoolEndpointDataDispatcher的调度逻辑MessageLoop的实现Inbox消息处理向Inbox投递消息停止Dispatcher总结前言前一段时间忙于发版，不太顾得上这个系列，今天忙里偷一点闲，继续写。上一篇文章以NettyRpcEnv的概况结尾，对它内部的一些重要
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2024-06-17 18:45:07
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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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本文尝试从源码层面梳理Spark在任务调度与资源分配上的做法。先从Executor和SchedulerBackend说起。Executor是真正执行任务的进程，本身拥有若干cpu和内存，可以执行以线程为单位的计算任务，它是资源管理系统能够给予的最小单位。SchedulerBackend是spark提供的接口，定义了许多与Executor事件相关的处理，包括：新的executor注册进来的时候记录e
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2022-11-03 14:49:57
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Spark任务调度TaskScheduler调度入口：（1） CoarseGrainedSchedulerBackend 在启动时会创建DriverEndPoint. 而DriverEndPoint中存在一定时任务，每隔一定时间（spark.scheduler.revive.interval, 默认为1s）进行一次调度（给自身
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2023-07-22 18:58:18
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Spark的DAG调度器1. DAG定义2. DAG实例化3. DAGScheduler划分Stage的原理4. DAGScheduler划分Stage的源代码5.Stage内部Task获取最佳位置的源代码 1. DAG定义RDD DAG还 构建了基于数据流之上的操作算子流， 即RDD的各个分区的数据总共会经过哪些 Transformation和 Action这两种类型的一系列操作的调度运行，
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2023-11-30 16:12:55
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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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TaskScheduler的核心任务是提交TaskSet到集群运算并汇报结果。为TaskSet创建和维护一个TaskSetManager, 并追踪任务的本地性及错误信息。遇到Straggle任务会放到其他结点进行重试。向DAGScheduler汇报执行情况， 包括在Shuffle输出丢失时报告fetch failed错误等信息。 TaskScheduler底层调度器1. TaskScheduler
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2023-10-26 21:05:07
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spark环境搭建standalone模式搭建1、上传解压，配置环境变量 配置bin目录2、修改配置文件 confmv spark-env.sh.template spark-env.sh添加以下代码export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPAR
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2024-05-18 02:48:49
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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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Spark 作业调度概述Spark有几个在计算中调度资源的工具。首先需要记得，正如集群模式概述中描述的那样，每个Spark应用中（SparkContext实例）都运行着一组独立的执行进程。Spark运行在的集群管理器提供了应用间调度的工具。第二，在每个Spark应用中，由不同线程提交的多个“jobs”（Spark actions）可以同时运行。在处理网络请求的应用中这很常见，比如Shark服务器就
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2024-01-28 05:23:30
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Spark的调度系统 浪尖 浪尖聊大数据 一，简介Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一
原创
2021-03-17 11:12:10
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