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 = ne...
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 t...
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 r...
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； ...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
社区圈子
apache spark您可能感兴趣
- apache spark Hadoop
- apache spark数据
- apache spark分析
- apache spark Python
- apache spark可视化
- apache spark数据处理
- apache spark入门
- apache spark大数据
- apache spark配置
- apache spark安装
- apache spark SQL
- apache spark streaming
- apache spark Apache
- apache spark rdd
- apache spark MaxCompute
- apache spark运行
- apache spark集群
- apache spark summit
- apache spark模式
- apache spark学习
- apache spark机器学习
- apache spark实战
- apache spark Scala
- apache spark flink
- apache spark程序
- apache spark操作