如何解析Spark集群和任务执行过程

本篇文章给大家分享的是有关如何解析Spark集群和任务执行过程，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

Spark集群组件

Spark基本执行流程

以StandAlone运行模式为例：

3.Worker启动Executor，Worker创建ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程，Executor和Driver进行通信（任务分发监听等）

笔者强调：

1. Driver端进行的操作

1. SparkContext构建DAG图

2. DAGScheduler将任务划分为stage、为需要处理的分区生成TaskSet

3. TaskScheduler进行task下发

4. SchedulerBackend将任务提交到Executor上运行

2. 资源划分的一般规则

1. 获取所有worker上的资源

2. 按照资源大小进行排序

3. 按照排序后的顺序拿取资源

1. 轮询

2. 优先拿资源多的

3. Spark不同运行模式任务调度器是不同的，如Yarn模式：yarn-cluster模式为YarnClusterScheduler，yarn-client模式为YarnClientClusterScheduler

以上就是如何解析Spark集群和任务执行过程，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。