spark任务执行流程
时间: 2023-02-19 18:20:46 浏览: 152
Spark任务的执行流程如下:
1. 从用户提交的Spark作业开始。
2. Driver程序将作业分解为一系列的stage,每个stage表示一组相关的计算任务。
3. Driver程序将每个stage分配给集群中的Executor进行执行。
4. Executor在本地执行stage中的任务,并将结果返回给Driver程序。
5. 当所有的任务完成后,Driver程序将结果整合并返回给用户。
6. 如果在任务执行过程中发生错误,Driver程序将重新分配任务给其他的Executor进行处理。
整个过程由Spark的调度系统进行管理和协调,以确保作业在最短的时间内得到执行。
相关问题
spark任务详细执行流程
Spark任务的详细执行流程如下:
1. 创建SparkContext:首先,Spark应用程序需要创建一个SparkContext对象,它是与集群通信的主要入口点。
2. 创建RDD:在Spark中,数据被组织成弹性分布式数据集(RDD)。RDD可以从外部存储系统(如HDFS)中读取数据,也可以通过对已有RDD进行转换操作来创建。
3. 转换操作:Spark提供了一系列转换操作,如map、filter、reduce等。这些操作可以对RDD进行转换,生成新的RDD。转换操作是惰性求值的,即不会立即执行,而是记录下来以便后续执行。
4. 行动操作:当需要从RDD中获取结果时,需要执行行动操作。行动操作会触发Spark作业的执行,并将结果返回给驱动程序。
5. 任务划分:Spark将作业划分为一系列任务,每个任务处理RDD的一个分区。任务划分是根据数据的分区情况和可用的计算资源进行的。
6. 任务调度:Spark将任务调度到集群中的可用计算节点上执行。任务调度器负责将任务分配给可用的Executor,并监控任务的执行情况。
7. 任务执行:每个Executor会为分配给它的任务创建一个或多个线程,并在这些线程上执行任务。任务执行过程中,Executor会将数据从内存或磁盘中读取到计算节点上,并进行计算操作。
8. 数据传输:在任务执行过程中,Spark会根据需要将数据从一个节点传输到另一个节点。这种数据传输可以是节点内的数据传输,也可以是跨节点的数据传输。
9. 结果返回:当任务执行完成后,结果会返回给驱动程序。驱动程序可以将结果保存到外部存储系统,或者进行进一步的处理和分析。
请详述Spark核心执行流程,如何使用SparkSubmit在客户端提交job后如何通过Standalone模式获取资源并执行Spark任务计算。
Spark核心执行流程:
1. 创建SparkContext:首先,SparkContext会向集群管理器(如YARN或Standalone)请求资源,并启动Driver程序。Driver程序将整个Spark应用程序的执行流程分解成不同的Stage和Task,并将它们提交给集群管理器进行分配资源和执行。
2. 读取数据:Spark应用程序从外部数据源(如HDFS、HBase、本地文件系统等)读取数据,并将它们转换成RDD。
3. 转换数据:Spark应用程序通过一系列的转换操作(如map、filter、reduceByKey等)对RDD进行处理,生成新的RDD。
4. 缓存数据:在需要反复使用某个RDD时,可以使用cache或persist方法将其持久化到内存或磁盘中,以避免重复计算。
5. 执行Action操作:最后,当需要将结果输出到外部数据源时,Spark应用程序会执行Action操作(如collect、count、saveAsTextFile等),触发整个RDD上的计算。
使用SparkSubmit在客户端提交job后如何通过Standalone模式获取资源并执行Spark任务计算:
1. 首先,需要在客户端使用SparkSubmit命令行工具提交Spark应用程序,指定应用程序的主类、运行参数、依赖库等信息。
2. 接下来,Standalone模式的集群管理器会接收到Spark应用程序的请求,根据资源需求分配Executor,并启动应用程序的Driver程序。
3. Driver程序通过SparkContext向集群管理器申请资源,包括Executor的数量、内存大小等信息。
4. 集群管理器根据资源需求分配Executor,并将Executor的地址、端口等信息返回给Driver程序。
5. Driver程序将整个Spark应用程序的执行流程分解成不同的Stage和Task,并将它们提交给Executor进行分配资源和执行。
6. 每个Executor通过TaskScheduler接收并执行Task,最终将结果返回给Driver程序。
7. Driver程序将结果输出到外部数据源,并结束整个Spark应用程序的执行。
在Standalone模式中,可以通过在SparkSubmit命令中设置--master参数来指定使用Standalone模式,并且可以设置--executor-memory、--executor-cores等参数来控制分配给Executor的资源。
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