1.spark執行機制總覽
在spark的底層實現中，通過rdd進行資料的管理，rdd中有一組分布在不同節點的資料塊，當spark的應用在對這個rdd進行操作時，排程器將包含操作的任務分發到指定的機器上執行，在計算節點通過多執行緒的方式執行任務。乙個操作執行完畢，rdd變轉換為另乙個rdd，這樣，使用者的操作依次執行。spark為了系統的記憶體不至於快速用完，使用延遲執行的方式執行，即只有操作累計到action（行動），運算元才會觸發整個操作序列的執行，中間結果不會單獨再重新分配記憶體，而是在同乙個資料塊上進行流水線操作。
在集群的程式實現上，有乙個重要的分布式資料結構，即彈性分布式資料集。spark實現了分布式計算和任務處理，並實現了任務的分發，跟蹤，執行等工作，最終聚合結果，完成spark應用的計算。
對rdd的塊管理通過blockmanager完成，blockmanager將資料抽象偽資料塊，在記憶體或者磁碟進行儲存，如果資料不在本節點，則還可以通過遠端節點複製到本機進行計算。
在計算節點的執行器executor中會建立執行緒池，這個執行器將需要執行的任務通過執行緒池併發執行。
Spark工作機制
1.使用者提交作業，由driver建立乙個sparkcontext，分配並監控資源使用情況。2.資源管理器為其分配資源，啟動executor程序。3.sparkcontext根據rdd的依賴關係構建dag圖，提交給dagscheduler解析成stage，然後提交給taskscheduler，將st...
Spark工作機制簡述
spark應用提交後經歷了一系列的轉換,最後成為task在每個節點上執行.每個任務對應相應的乙個資料塊,使用使用者定義的函式處理資料塊.spark實現了分布式計算和任務處理,並實現了任務的分發,跟蹤,執行等工作.最終聚合結果,完成spark應用的計算.對rdd的塊管理通過blockmanger完成....
Spark系列 三 Spark的工作機制
什麼時候才能回歸到看 寫感想的日子呀 剛剛交完房租的我血槽已空。看了師妹關於spark報告的ppt，好懷念學生時代開組會的時光啊，雖然我已經離開學校不長不短兩個月，但我還是非常認真的翻閱了，並作為大自然的搬運工來搬運知識了。1 local，本地執行，通過多執行緒來實現平行計算。2 本地偽集群執行模式...