2. Worker 启动Driver 3. Worker 启动Executor 4. Worker与Master交互 一、Worker资源调度简介 worker的核心作用是管理当前机器的内存和cpu资源,但真正上来说,worker是接收Master的指令来启动Driver或者Executor。所以,要想了解清楚worker,我们的关注点必然在 Worker是如何启动Driver和Executor这两方面。 Executor fill掉或...
val sc = new SparkContext(conf) 1. 2. 3. 4. 5. 另外,你可以通过在master上配置spark.deploy.defaultCores来改变那些没有设置“”spark.cores.max“”上限的应用程序的默认cpu核心数。这通过在conf/spark-env.sh里修改实现: export SPARK_MASTER_OPTS="-Dspark.deploy.defaultCores=<value>" 1. 这对于...
遍历waitingDrivers,就会给 Worker 发送 LaunchDriver 消息,来启动 Driver; 遍历waitingApps,会计算 App 使用的资源,并且在 Worker 上启动对应资源的 Executor 这个过程,在 提交任务的时候,还会详细的讲解。 三、Worker 开始处理 Master 发送回来的注册成功消息 在Worker 类中搜索:case RegisteredWorker 首先,把 Active ...
Worker节点是Spark集群中的工作节点,负责执行Master节点分配的任务。每个Worker节点会启动一个或多个Executor进程,用于处理具体的数据处理任务。Worker节点需要与Master节点保持通信,以汇报自身的资源使用情况和任务执行情况。 三、Driver Driver是Spark应用的入口点,负责提交应用、与Master节点通信、监控任务执行等。Driver程序...
是Apache Spark中的两个重要组件。 1. Spark Worker(Spark工作节点)是Spark集群中的一个节点,负责接收来自Spark Driver的任务,并将任务分配给Execut...
Worker类源码位置: org.apache.spark.deploy.worker 1 /** 2 *启动driver的源码分析 3 */ 4 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => 5 logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") 6 7 //创建DriverRunner线程 8 val driver = new DriverRunner( 9 conf, 10 driverId, 11 workDir, 12 spark...
Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Worker 接收这个 LaunchDriver 然后创建一个新的 DriverRunner 实例,我们这里重点研究 ...
spark worker与datanode相同，但spark worker仅用于处理而不是存储数据。如果有1个namenode和2个datanode（...
行器 （Executor）。 正是 Spark 调度器的设计思想极大地区分出了基于 MapReduce 模型的 Ha⁃ doop ...
SPARK_WORKER_MEMORY=3g #每个 worker 能够支配的内存数 export SPARK_WORKER_CORES=2 #每个worker ...