(1) 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext。
(2) SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos、Yarn）申请运行Executor资源。
(3) 资源管理器分配Executor资源并启动ExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上。心跳是周期性地发送给资源管理器的信息，以表示Executor仍然活着。
(4) SparkContext通过DAGScheduler根据RDD依赖关系构建DAG图，再将DAG图分解成Stage，并把TaskSet发送给TaskScheduler。Executor向SparkContext申请Task，TaskScheduler将Task发放给Executor运行。
(5) Task在Executor上运行，运行完释放资源。
(1) 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext。(2) SparkCont...
Spark 应用程序提交启动之主线流程 中提到org.apache.spark.deploy.SparkSubmi...
第十五章 Spark如何在集群上运行 Spark应用程序的体系结构 Spark驱动器：控制你应用程序的进程。它负责...
详解spark提交流程（一） 1.spark应用程序的机器 2.shell中spark-submit脚本提交程序 ...
spark中基本概念 Application：表示你的应用程序 Driver：表示main()函数，创建Spark...
在运行 Spark 应用程序的时候，Driver 会提供一个 WebUI 用于展现应用程序的运行信息，但是这个服务...
Spark性能优化概览 Spark在本质上是一个基于内存计算的框架，当我们在Spark集群中运行Spark应用程序...
本文以Spark 1.6 Standalone模式为例，介绍用户提交Spark Job后的Job的执行流程。大体流...
正常启动Spark集群时往往使用start-all.sh ，此脚本中通过调用start-master.sh和sta...
Apache Spark是开源的、分布式的、集成计算引擎，支持在计算机集群上的并行数据计算。Spark支持多种...
本文标题：Spark应用程序的运行流程
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ikpzxctx.html
网友评论