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TA的每日心情 开心 2021-8-11 17:59
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[LV.4]偶尔看看III
网络挑战赛参赛者
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自我介绍 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
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' C/ U5 c/ R4 n& S W1 ?+ p! c7 d5 Z! B
SparkCore:Spark原理初探(执行流程图) ?9 C3 X4 s' g. l& ~
基本概念
0 j+ `: M0 V6 t. Q+ d N
7 U# Y4 L6 K8 x/ b7 _: m" l
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`7 Z" ^3 h; }) k7 l- o / y9 [, P! q- k) y# z! w
名词解释
& t0 l0 _( F5 g- ^ B9 ]3 q2 E% U Application:指的是用户编写的Spark应用程序/代码,包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。/ Z$ W- ]& I9 y8 P
Driver:Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext,SparkContext负责和ClusterManager通信,进行资源的申请、任务的分配和监控等
/ X: A5 Y0 y( w$ U Q Cluster Manager:指的是在集群上获取资源的外部服务,Standalone模式下由Master负责,Yarn模式下ResourceManager负责;
# m! X, d" @* v/ a Executor:是运行在工作节点Worker上的进程,负责运行任务,并为应用程序存储数据,是执行分区计算任务的进程;2 s2 l+ c( K/ ^) B \; p
RDD:Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集,是分布式内存的一个抽象概念;) K2 w3 ]* t: d
DAG:Directed Acyclic Graph有向无环图,反映RDD之间的依赖关系和执行流程;) z: e( ?6 o# w2 _5 @4 M
Job:作业,按照DAG执行就是一个作业;Job==DAG
* Y9 G* \, m" i Stage:阶段,是作业的基本调度单位,同一个Stage中的Task可以并行执行,多个Task组成TaskSet任务集
( ^( {9 G S3 I/ f. V$ X Task:任务,运行在Executor上的工作单元,一个Task计算一个分区,包括pipline上的一系列操作4 d3 @# ^8 A$ y5 s6 Q0 Z- Z
基本流程5 C2 X/ @% O! g' ^: I
, ^$ ^+ _1 c( p- M: M0 j( M1 Q. v4 s Spark运行基本流程
$ w4 G6 c v4 w/ D: D# Q- }1 X 当一个Spark应用被提交时,首先需要为这个Spark Application构建基本的运行环境,即由任务控制节点(Driver)创建一个SparkContext,
' ?9 O! T6 `1 m. v% u SparkContext向资源管理器注册并申请运行Executor资源;( F+ C2 F# q7 @) \
资源管理器为Executor分配资源并启动Executor进程,Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上;# [1 I4 @. ~9 _% ]9 |
SparkContext根据RDD的依赖关系构建成DAG图,并提交给DAGScheduler进行解析划分成Stage,并把该Stage中的Task组成Taskset发送给TaskScheduler。
* M% j. f7 c2 t! d) R/ V TaskScheduler将Task发放给Executor运行,同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。
7 i9 E9 q/ V1 y7 E g0 W2 | Executor将Task丢入到线程池中执行,把执行结果反馈给任务调度器,然后反馈给DAG调度器,运行完毕后写入数据并释放所有资源。
4 J! ?% @0 V8 B2 \6 f5 ?! U 流程图解
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+ D3 I- y. U# M% E
总结5 P# f' B/ j( y9 A
j9 j) X6 C6 u$ L+ t' H7 ^7 l
Spark应用被提交–>SparkContext向资源管理器注册并申请资源–>启动Executor
# }% F; r/ F8 A7 X% {5 e0 T! P RDD–>构建DAG–>DAGScheduler划分Stage形成TaskSet–>TaskScheduler提交Task–>Worker上的Executor执行Task
& \7 q: [1 H! n: P3 ? 8 M& a- ]2 [9 J; K6 w5 x2 U& q
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