【场景】Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master yarn \
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2023-12-20 23:31:17
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Spark 资源调度和任务调度的流程：启动集群后，Worker 节点会向 Master 节点汇报资源情况，Master 掌握了集群资源 情况。
原创
2022-07-01 17:32:25
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文章目录一、资源调度二、任务调度三、资源调度与任务调度整合四、粗细粒度资源调度1、什么是粗粒度资源调度？2、什么是细粒度资源调度？ 一、资源调度1、待集群Spark集群启动成功后，Woker与Master通信，此时Worker的各种信息(IP、port等)会存在Master中的wokers集合中，其数据类型是HashSet。此时Master会为各个Worker分配资源。2、当sparksubmi
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2024-01-02 13:51:03
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一、前述Spark的资源调度是个很重要的模块，只要搞懂原理，才能具体明白Spark是怎么执行的
原创
2022-12-30 16:48:33
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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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一、前述Spark中资源调度是一个非常核心的模块，尤其对于我们提交参数来说，需要具体到某些配置，所以提交配置的参数于源码一一对应，掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼。由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述，更多的偏于应用。二、具体细节 1、Spark-Submit提交参数Options:--master可以是spark://host:port, mesos
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2024-07-05 11:50:17
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资源调度框架宽窄依赖关系RDD之间的宽窄依赖关系，只要看父RDD和子RDD之间的关系：1.窄依赖:父RD与子RDD之间是一对一的关系。子RDD有多个父RDD，也称为窄依赖，这样是依赖是窄依赖，窄依赖不会产生shuffle(节点之间数据的传输称为shuffle)。
*每个应用程序都有独立的excutors:不会存在共用的情况。一个job和action对应**
每组的任务被称为一个stage。stag
主线程:步骤1: 客户端向资源管理器master发送注册和申请资源的请求,master负责任务资源的分配,这是spark集群的老大 步骤2: Master收到申请资源的请求后,向指定的worker节点发送请求,然后worker节点会开启对应的executor的进程 步骤3: Executor进程会向driver发送注册请求,然后申请要计算的task 步骤4: 在driver的内部会执行一些操作,最
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2023-08-08 11:55:46
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Master是通过schedule方法进行资源调度，告知worker启动executor等。
一 schedule方法
/**
* 前面分析的都是怎样将资源,如worker、executor、Application等加入到各自的等待队列中(失败 完成 异常等等).
* 在等待的应用程序中调度当前可用的资源。
* 此方法将被调用-->每次一个新的应用程序 连接 或可用资源改变的时候。
*
*
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2023-12-28 15:28:34
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一.资源分配策略 1.静态分配 Spark程序启动时即一次性分配所有的资源，运行过程中固定不变，直至程序退出。这是一种最简单可靠的分配策略，强烈建议使用这种策略，除非非常确定这种方式无法满足需求。需要注意的是，目前所有模式下都没有在不同Spark程序之间提供内存共享的能力。如果你想使用这种方式来共享数据，建议运行一个单独的服务程序来响应不同的情况去查询同一个RDD。在Spark1.6及以上
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2023-10-05 16:11:01
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一、前述Spark的资源调度是个很重要的模块，只要搞懂原理，才能具体明白Spark是怎么执行的，所以尤其重要。自愿申请的话，本文分粗粒度和细粒度模式分别介绍。二、具体Spark资源调度流程图：Spark资源调度和任务调度的流程：1、启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。2、当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系
原创
2018-12-25 10:59:00
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1.分配Driver（Cluster，只有在cluster模式在master才能为dirver分配资源） 2.为Application分配资源 3.两种不同的资源分配方式 4.spark资源调度方式一：任务调度与资源调度的区别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，
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2023-08-26 11:08:13
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我这里以standalone-client模式为例。。。。。。。1.资源调度①Worker向Master汇报资源 ②Master掌握集群的资源 ③new SparkContext（conf）在Driver创建DAGScheduler对象和TaskSchedule对象 ④TaskSchedule向Master申请资源 ⑤Master收到请求后，找到满足资源的节点，启动Executor ⑥Execut
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2023-08-08 08:46:00
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一、spark应用资源构成和执行过程1.资源构成一个spark应用是由：Driver + Executors组成，其中： （1）Driver: SparkContext上下文的构建、RDD的构建、RDD的调度 （2）Executor：具体task执行的位置 备注：一个application 可以包含多个jobs，一个job包含多个stage，一个stage包含多个task
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2023-11-20 06:06:19
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任务调度器TaskScheduler定义了对任务进行调度的接口规范，允许向Spark调度系统插入不同的TaskScheduler实现，但目前只有TaskSchedulerImpl这一个具体实现。TaskScheduler只为单个Driver调度任务。TaskSchedulerImpl的功能包括接收DAGScheduler给每个Stage创建的Task集合，按照调度算法将资源分配给Task，将Tas
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2023-08-26 11:08:27
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常本篇罗列资源调优的注意事项1. 引言建议先了解 Spark作业基本运行原理 和 Spark内存模型 参考： 尤其注意区分 Spark1
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2023-10-13 22:55:47
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Application application（应用）其实就是spark-submit提交的spark应用程序。一个完整的Spark应用程序包含如下几个基本步骤： 获取输入数据（通过序列获取，读取HDFS，读取数据库，读去S3等！） 处理数据（具体的代码逻辑） 输出结果（导入到HDFS，Hbase， ...
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2021-09-14 20:31:00
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文字： 大数据计算分两步 1、资源调度 yarn-client 1、通过spark-submit提交任务 2、在本地启动Driver val sc = new SparkContext(conf) 3、Driver发请求给RM 启动AM 4、RM分配资源启动AM 5、AM向RM申请资源启动Excut ...
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2021-07-21 17:01:00
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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。 在上一篇博文中我们讲解了 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， Dri ...
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2021-07-29 17:36:00
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一：任务调度和资源调度的区别:任务调度是指通过DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend完成的job的调度资源调度是指应用程序获取资源的调度，他是通过schedule方法完成的二：资源调度解密因为master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法schedule位于master.scala这个了类中，当注册程序或者资源发生改变的都会导致schedule的
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2023-06-19 07:07:02
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