文章 2017-05-02 来自:开发者社区

Spark 源码分析 -- task实际执行过程

Spark源码分析 – SparkContext 中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(……) val textFile = sc.textFile("R.....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

Spark 源码分析 -- Task

Task是介于DAGScheduler和TaskScheduler中间的接口  在DAGScheduler, 需要把DAG中的每个stage的每个partitions封装成task  最终把taskset提交给TaskScheduler   /** * A task to execute on a worker node. */ private[spark] abst...

文章 2016-02-22 来自:开发者社区

Spark源码分析之六:Task调度(二)

        话说在《Spark源码分析之五:Task调度(一)》一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法。这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理。代码如下: // Make fake resource offers on all executors     // 在...

文章 2016-02-19 来自:开发者社区

Spark源码分析之五:Task调度(一)

        在前四篇博文中,我们分析了Job提交运行总流程的第一阶段Stage划分与提交,它又被细化为三个分阶段:         1、Job的调度模型与运行反馈;         2、Stage划分;        ...

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