Spark的Job提交流程以及相關知識

spark提交作業 呼叫action運算元 --> 呼叫 rdd 類的runjob方法  --> 呼叫 sparkcontext 類的 dagscheduler.runjob方法

--> dagscheduler.handlejobsubmitted 方法

生成 finalstage 

finalstage = createresultstage()

submitstage(finalstage)   // 在這個方法裡面體現出乙個分割槽對應乙個task。核心**是 partitionstocompute.map

-->createresultstage() 方法中 getorcreateparentstage(),這個方法裡面會算出每乙個shuffledependices，就是寬依賴，對每乙個寬依賴呼叫map運算元，建立乙個stage。就是說按照shuffle切分stage  

(1)	rdd.foreach()

(2)	rdd}
(3)	sparkcontext    	//類
runjob(rdd, func, 0 until rdd.partitions.length)	
runjob(rdd, (ctx: taskcontext, it: iterator[t]) => cleanedfunc(it), partitions)
runjob[t, u](rdd, func, partitions, (index, res) => results(index) = res)
dagscheduler.runjob(rdd, cleanedfunc, partitions, callsite, resulthandler, localproperties.get)
(4) dagscheduler
val waiter = submitjob(rdd, func, partitions, callsite, resulthandler, properties)
submitjob
private def doonreceive(event: dagschedulerevent): unit = event match 		
private[scheduler] def handlejobsubmitted 
// 建立job
val job = new activejob(jobid, finalstage, callsite, listener, properties)
// 提交stage
submitstage(finalstage)	}	
private def createresultstage: resultstage = 
private def getorcreateparentstages(rdd: rdd[_], firstjobid: int): list[stage] = .tolist
}private[scheduler] def getshuffledependencies(
rdd: rdd[_]): hashset[shuffledependency[_, _, _]] = }}
// 最終返回所有依賴
parents
}		private def submitstage(stage: stage) 
case stage: resultstage =>
partitionstocompute.map }}
......
// 提交任務
taskscheduler.submittasks(new taskset(tasks.toarray, stage.id, stage.latestinfo.attemptid, jobid, properties))
}}

Job提交流程原始碼

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