runJob

spark任务运行过程的源码分析

spark任务运行的源码分析在整个spark任务的编写、提交、执行分三个部分：①编写程序和提交任务到集群中②sparkContext的初始化③触发action算子中的runJob方法，执行任务(1)编程程序并提交到集群
原生zzy·2019-01-03 21:28

spark1.6源码-----任务提交与执行之任务提交

*///调用了sparkContext的runJob//返回一个Array集合defcollect():Array[T]=withScope{valresults=sc.runJob(this,(iter
qq_33872191·2018-12-23 09:16

Spark源码之DAGScheduler

Spark源码之DAGScheduler介绍篇SparkApplication中的RDD经过一系列的Transformation操作后由Action算子导致了SparkContext.runjob的执行
小狼星I·2018-10-17 16:17

Spark源码解析之Stage划分

Spark在遇到Action类型算子时，会使用SparkContext进行一系列的runJob方法调用，最终会调用DAGScheduler的runJob方法来划分DAG图。
dmy1115143060·2018-08-31 20:45

SparkSQL学习- InsertIntoHiveTable类

它包含有Configuration对象Hive表路径HiveSessionState对象主要逻辑在sideEffectResult方法，包括校验和设置参数，调用sc.runJob，清理临时文件，刷新Hive
chncaesar·2018-07-28 21:56

DAGScheduler源码分析

简介在RDD源码走读分析的例子中看到，通过RDD执行map和reduce方法即可计算数组元素的平方和，RDD的reduce方法最终调用了dagScheduler.runJob方法执行任务，DAGScheduler
Sunnywade·2018-01-21 22:45

Spark几个概念梳理(Action/Transformation)和DAGScheduler调度算法

Action/Transformation所谓的Action与Transformation的区别：Action就是会触发DAGScheduler的runJob()方法，向DAGScheduler提交任务而已罢了
分裂四人组·2017-10-25 23:59

SparkContext#runJob方法中func函数的作用

org.apache.spark.SparkContext#runJob方法：/****@paramrdd待计算的rdd*@paramfunc在rdd上运行的函数(不是我们Spark具体的计算逻辑),该函数一般是
javartisan·2017-08-11 10:27

Spark作业的Stage划分，Task创建分发一直到提交给Spark的Executor的线程池执行全过程

执行的宏观概括图作业提交流程：提交作业之后(省略SparkSubmit的分析不走)->反射创建mainClass->初始化SparkContext->使用sparkContext创建RDD->执行count算子runJob
javartisan·2017-06-27 22:03

Spark作业的Stage划分，Task创建分发一直到提交给Spark的Executor的线程池执行全过程

执行的宏观概括图作业提交流程：提交作业之后(省略SparkSubmit的分析不走)->反射创建mainClass->初始化SparkContext->使用sparkContext创建RDD->执行count算子runJob
javartisan·2017-06-27 22:03

Spark划分Shuffle依赖以及创建Stage的流程

自我的理解和总结，难免存在错误，如果给您造成困扰请原谅，同时希望指点迷津上一篇博文介绍了Spark提交作业的流程以及作业是如何被触发在集群中运行的，答案便是：action算子中调用sparkContext.runJob
javartisan·2017-04-08 22:25

Spark作业提交和DAG调度器生成Task

RDDaction=>SparkContext.runJob(rdd:RDD[T],func:Iterator[T]=>U)runJob()=>dagScheduler.runJob:对所有Partitions
aegeaner·2016-11-22 20:42

Spark的job触发流程原理与stage划分算法分析

Spark的application中有多个action操作，每个action操作都会触发RDD的runJob操作，每个job以action操作为界限，而RDD的runJob则在SparkContext的
kongshuchen·2016-07-26 15:49

Spark进阶学习——Stage划分

当rdd触发action操作之后，会调用SparkContext的runJob方法，最后调用的DAGScheduler.handleJobSubmitted方法完成整个job的提交。
sbq63683210·2016-06-22 16:00

hadoop源码分析(2)：Map-Reduce的过程解析

提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的：publicstaticRunningJobrunJob(JobConfjob)throwsIOException{ 
popsuper1982·2016-06-14 20:00

Spark源码学习（3）——Job Runtime

基本流程这里从SparkContext中的runJob方法开始跟踪它的源码过程。
sbq63683210·2016-06-12 17:00

hadoop经典wordcount和hdfs增加删除追加

1.RunJob。
qq_26562641·2016-04-27 16:00

spark的runJob函数2

上一篇我们讲到了spark的runJob方法提交job运行，runJob在提交时，需要RDD和一个函数，那么运行机制是什么呢？函数如何运行的呢？
luckuan1985·2016-03-08 01:00

spark的runJob方法

//设置日志级别 //Example.setStreamingLogLevels() //创建sparkConf valsparkConf=newSparkConf().setAppName("runJob
luckuan1985·2016-03-07 13:00

spark源码学习（三）：job的提交以及runJob函数的分析

spark源码学习：sparkContext的初始化分析（三）上一篇仅仅谈及了taskScheduler和schedulerBackend相关的代码。这篇blog记录一下和DAGScheduled相关的代码。DAGScheduled是底层的面向stage调度的划分，还会去跟踪哪些RDD和stage的输出已经物化，并且去找到一个最优的执行方案，也就是指这种调度花费的资源调度，然后把stage作为ta
liyaohhh·2016-02-25 20:26

spark RDD算子详解3

Actions算子本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDDDAG的执行。
张欢19933·2016-02-19 17:00

hadoop_5 ： Hadoop的机制

4个独立的实体*客户端：提交MapReduce作业 *jobtracker：协调作业的运行 *tasktracker：运行作业划分后的任务 *分布式文件系统A……提交作业：runjob*runjob()
mijian1207mijian·2016-01-29 20:00

spark源码action系列-开头部分

Spark任务的具体的启动通过rdd中的action来执行SparkContext中的runJob来对任务进行启动,一个action的动作就会生成一个job.如果rdd中没有现成可用的action来执行业务想要的操作时
u014393917·2016-01-29 13:00

Spark源码系列之Spark内核——Job提交

DAGScheduler在RDD触发Action算子时，会调用sc.runJob()，以count算子为例：defcount():Long=sc.runJob(this,Utils.getIteratorSize
u010376788·2015-12-28 12:00

王家林每日大数据语录Spark篇0011（2015.11.2于深圳）

MapPartitionsRDD，该RDD通过雕工PairRDDFunctions的saveAsHadoopDataset方法向HDFS等输出RDD数据的内容，并在在最后调用SparkContext的runJob
王家林学院·2015-12-15 23:46

Spark分析之DAGScheduler

DAGScheduler概述：是一个面向Stage层面的调度器； 主要入参有： dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite
·2015-11-12 09:36

Hadoop学习笔记(四)

              Hadoop中的作业(Job)Hadoop中的作业起始操作，JobClient.runJob(conf)方式进行作业开始，JVM里新建一个进程进行作业处理，作业里面包含任务，
19870503ldc·2015-11-11 17:42

Hadoop学习笔记(四)

              Hadoop中的作业(Job)Hadoop中的作业起始操作，JobClient.runJob(conf)方式进行作业开始，JVM里新建一个进程进行作业处理，作业里面包含任务，
19870503ldc·2015-11-11 17:42

spark1.1.0源码阅读-dagscheduler and stage

1. rdd action ->sparkContext.runJob->dagscheduler.runJob 1 def runJob[T, U: ClassTag]( 2
·2015-11-11 07:39

hadoop运行原理之Job运行(二) Job提交及初始化

以WordCount为例，以前的程序都是通过JobClient.runJob()方法来提交Job，但是现在大多用Job.waitForCompletion(true)方法来提交(true表示打印出运行过程
·2015-11-11 02:11

Apache Spark-1.0.0浅析（四）：资源调度——Stage划分和提交

回到dagScheduler.runJob，submit提交作业返回waiter，waiter.awaitResult阻塞线程，判断Job是否执行成功 def runJob[T, U: ClassTag
·2015-11-02 19:26

Apache Spark-1.0.0浅析（三 ）：资源调度——Job提交

例如本例中的foreach def foreach(f: T => Unit) { sc.runJob(th
·2015-11-02 19:25

hadoop 异常处理实例（一）hadoop内存配置项

at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob(JobClient.java:1357) at org.apache.nutch.parse.ParseSegment.parse
·2015-11-02 16:42

Hadoop学习总结之四：Map-Reduce的过程解析

提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的： public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException
·2015-11-01 12:08

Hadoop学习总结：Map-Reduce的过程解析

提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的： public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException
·2015-11-01 08:16

nutch 异常集锦

at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob(JobClient.java:1357) at org.apache.nutch.parse.ParseSegment.parse
·2015-10-31 12:45

Spark Streaming源码分析 – JobScheduler

从被generate到被执行的整个过程在JobGenerator中，需要定时的发起GenerateJobs事件，而每个job其实就是针对DStream中的一个RDD，发起一个SparkContext.runJob
·2015-10-27 12:16

Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码阅读：第四节 Stage划分

Stage划分在上一节中我们讲了SparkJob的提交，在该讲中我们提到，当rdd触发action操作之后，会调用SparkContext的runJob方法，最后调用的DAGScheduler.handleJobSubmitted
lovehuangjiaju·2015-10-24 23:00

学习Mahout (四)

  在Mahout 学习（三）中，我贴了example的代码，里面生成向量文件的代码： InputDriver.runJob(input, directoryContainingConvertedInput
·2015-10-21 12:37

【Spark】RDD操作详解4——Action算子

本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDDDAG的执行。
JasonDing1354·2015-07-12 10:00

Spark学习之12：checkpoint

RDD的checkpoint操作由SparkContext.runJob发起。如果了解整个Job的执行过程，那么理解RDD的checkpoint就相对简单了。
ktlinker1119·2015-05-25 16:59

Spark学习之7：Job触发及Stage划分

1.Job提交触发流程图：作业提交流程由RDD的action操作触发，继而调用SparkContext.runJob。
ktlinker1119·2015-05-12 19:34

Exception in thread "main" java.io.IOException: Job failed!

atorg.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob(JobClient.java:1252)atorg.apache.nutch.crawl.Injector.inject
u012965373·2015-03-24 14:00

Hadoop MapReduce执行流程详解

提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的：publicstaticRunningJobrunJob(JobConfjob)throwsIOException{ 
uestc_lxp·2015-03-15 20:00

Spark源码系列（三）作业运行过程

defcollect():Array[T]={ valresults=sc.runJob(this,(iter:Iterator[T])=>iter.toArr
wbj0110·2015-02-26 15:00

Spark源码系列（三）作业运行过程

defcollect():Array[T]={ valresults=sc.runJob(this,(iter:Iterator[T])=>iter.toArr
wbj0110·2015-02-26 15:00

Spark源码系列（三）作业运行过程

defcollect():Array[T]={ valresults=sc.runJob(this,(iter:Iterator[T])=>iter.toArr
wbj0110·2015-02-26 15:00

【Spark三十八】Spark Checkpoint机制

SparkContext中对于checkpoint的操作   def runJob[T, U: ClassTag]( rdd: RDD[T], func:
bit1129·2015-02-02 14:00

Spark源码分析（四）调度管理2

DAGSchedulerSparkContext有两中提交作业的方法：1、是我前面一章讲的runJob方法2、还有一种是submit方法它们都是提交到DAGScheduler中，DAGScheduler
qq418517226·2015-01-27 23:00

spark内核揭秘-09-RDD的count操作 触发Job全生命周期-01

RDD源码的count方法：从上面代码可以看出来，count方法触发SparkContext的runJob方法的调用：进入 runJob(rdd,func,0untilrdd.partitions.size
Stark_Summer·2015-01-20 16:00
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