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摘要：
延迟调度算法的实现是在TaskSetManager类中的，它通过将task存放在四个不同级别的hash表里，当有可用的资源时，resourceOffer函数的参数之一（maxLocality）就是这些资源的最大（或者最优）locality级别，如果存在task满足资源的locality，那从最优级别的hash表。也就是task和excutor都有loclity级别，如果能找到匹配的task，那从匹... 阅读全文
摘要：
当某个task完成后，某个shuffle Stage X可能已完成，那么就可能会一些仅依赖Stage X的Stage现在可以执行了，所以要有响应task完成的状态更新流程。=======================DAG task完成后的更新流程===================->CoarseGrainedSchedulerBackend::receiveWithLogging --调... 阅读全文
摘要：
spark的Executor是执行task的容器。和java的executor概念类似。===================start executor runs task============================->CoarseGrainedExecutorBackend::receiveWithLogging --接收CoarseGrainedSchedulerBackend发... 阅读全文
摘要：
调度算法的最基本工作之一，就是比较两个可执行的task的优先级。spark提供的FIFO和FAIR的优先级比较在SchedulingAlgorithm这个接口体现。FIFO:--计算优先级的差。注意，在程序中，大部分时候是优先级的数字越小，它优先级越高--如果优先级相同，那么stage编号越靠前，优先级越高--如果优先级字段和stage id都相同，那么s2比s1更优先。（有这种情况？）FAIR... 阅读全文
摘要：
任务调度器的接口类。应用程序可以定制自己的调度器来执行。当前spark只实现了一个任务调度器TaskSchedulerImpl===================task scheduler begin====================-> TaskSchedulerImpl::submitTasks(taskSet: TaskSet) 处理接受task，它做了同步操作。 -> new ... 阅读全文
摘要：
Stage 是一组独立的任务，他们在一个job中执行相同的功能（function），功能的划分是以shuffle为边界的。DAG调度器以拓扑顺序执行同一个Stage中的task。/** * A stage is a set of independent tasks all computing the same function that need to run as part * of a Spa... 阅读全文
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