spark 资源不足 等待

Spark

关键词：spark计算引擎，资源调度(申请资源)，任务调度(执行task)

累加器，广播变量。

spark计算引擎，资源调度(申请资源)，任务调度(执行task)

注：此此流程使用 yarn-client 模式

1-7 为资源调度(申请资源)
1在本地启动Driver程序
2.向RM申请启动AM
3. AM随机分配一个节点启动AM 
4.启动AM
5.AM向RM申请启动Executor
6.AM分配一批节点启动Executor
7.Executor反向注册给Driver端
      8-最后为任务调度
8.当代码中遇到一个action算子时，开始执行调度任务
9.构建DAG有向无环图
10.DAGSheduler构建宽窄依赖，将DAG有向无环图切分成多个Stage,Stage: 是一组可以并行计算的task
11.将stage以taskSet的形式发送给TaskScheuler
12.TaskScheduler将TaskSet的任务task发送到Executor中去执行。会尽量将task发送到数据所在的节点执行
13.发送task任务到Executor执行

其中还涉及到两个机制

重试机制：

1.如果task执行失败时TaskScheduler重试3次

2.如果还是失败DAGScheduler重试Stage4次

推测机制：

如果spark发现有task执行的很慢，会在发送一个一样的task去竞争

此图很重要

累加器

无累加器时

存在累加器

代码实现

package com.core.day3
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.util.LongAccumulator
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo21Accumulator {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo21Accumulator")
    conf.setMaster("local")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val studentsRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/students.txt")

    var count = 0

    studentsRDD.foreach(stu => {

      count += 1

      //在算子内部对算子外的一个普通变量进行累加，在算子外面读不到累加的结果
      //因为算子内的代码运行在Executor,算子外面的代码云行在Driver端
      //算子内的变量只是算子外面的一个副本

      //println(s"里面的：$count")
    })
    println(s"外面的：$count")

    /**
     * 累加器
     *
     */
    //1.定义累加器
    val accumulator: LongAccumulator = sc.longAccumulator

    val mapRDD: RDD[String] = studentsRDD.map(stu =>{
      accumulator.add(1)
      stu
    })

    mapRDD.foreach(println)

    println(s"accumulator:${accumulator.value}")
  }
}

广播变量

代码实现

package com.core.day3

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.metrics.source
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.io.Source

//noinspection SourceNotClosed
object Demo23Broadcast {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()

    conf.setMaster("local")

    conf.setAppName("wc")

    val sc = new SparkContext(conf)

    /**
     * 广播变量
     * 当在算子内使用算子外的一个比较大的变量时，可以将这个变量广播出去，可以减少变量的副本数
     *
     */

    //读取学生表，以学号为key 构建一个map集合
    val studentMap: Map[String, String] = Source
      .fromFile("data/students.txt")
      .getLines()
      .toList
      .map(stu => {
        val id: String = stu.split(",")(0)
        (id,stu)
      }).toMap

    val scoresRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/score.txt", 10)

    println(s"scoresRDD：${scoresRDD.getNumPartitions}")

    /**
     * 关联学生表和分数表
     * 循环分数表，使用学号到学生表的mao集合中查询学生的信息
     *
     */

    /**
     * 将Driver端的一个普通变量广播到Executor端
     *
     */
    val broadCastMap: Broadcast[Map[String, String]] = sc.broadcast(studentMap)

    val joinRDD: RDD[(String, String)] = scoresRDD.map(sco => {
      val id: String = sco.split(",")(0)

      //使用学号到学生表中获取学生的信息

      /**
       * 在算子内使用广播变量
       * 1、当第一个task在执行过程中如果使用了广播变量，会向Executor获取广播变量
       * 2、如果Executor中没有这个广播变量，Executor会去Driver端获取
       * 3、如果下一个task再使用到这个广播变量就可以直接用了
       *
       */
      //在算子内获取广播变量
      val map: Map[String, String] = broadCastMap.value
      val studentInfo: String = map.getOrElse(id, "默认值")

      (sco, studentInfo)
    })


    joinRDD.foreach(println)
  }
}

Executor 不仅有线程池，还有blockManager