背景 以前一直以为task本地行，将task分配到哪一个executor上是taskschedular做的事情，知道看了DagSchedular和TaskSchedular之后才知道，DagSchedular是负责上层调度，task具体运行在那个executor上，而TaskSchedular是决定task在ececutor上是proces
背景 sparkcontext为spark应用程序的入口，sparksession中也集成了sparkconext对象，sparkcontext在初始化的过程中会初始化DAGSchedular、TaskSchedular、SchedularBackend和MapOutputTrackerMaster，TaskSchedular、Sc
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2024-07-25 09:50:09
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DAGSchedular 将划分的一系列 stage，按照 Stage 的先后顺序依次提交给底层的 TaskSchedular 去执行。现在就来探究下 TaskScheduler 的原理。DAGScheduler 创建 Stage 时，已经跟踪到了 submitStage，当创建 stage 完成后，就会调用 submitMissingTasks。submitMissingTasks 主要是将 s
任务调度机制Spark-submit启动进程，初始化创建SparkContextSparkContext构建DAGSchedular和TaskSchedular客户端连接master申请注册application master接收application注册申请，根据资源调度算法（FIFO、FAIR）在worker节点上启动多个executor通知worker启动executor所有启动好
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2023-10-27 09:24:30
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前言Spark集群中几个角色和driver启动流程。那么本篇将以前面两篇文档中的线索为起点，来分析一下SparkContext中，同时也是driver program甚至整个Spark应用流程中最为重要的组件之一——TaskSchedular，代码啥的我就尽量不贴了，有需要的同学对着源码看吧，以后其他文档也是这个路数，说一下代码在哪就行，自己找着看更全面也更好玩...创建及初始化 private
