RDD的saveAsTextFile方法会首先生成一个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来真正的向Spark集群提交计算任务。
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2015-12-16 12:49:12
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1剖析MapReduce作业运行机制1.1作业的提交客户端通过JobClient.runJob()来提交一个作业到jobtracker，JobClient程序逻辑如下：a)向Jobtracker请求一个新的jobid(JobTracker.getNewJobId())；b)检查作业的输出说明，如已存...
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2015-12-14 18:59:11
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Spark在任务提交时，主要存在于Driver和Executor的两个节点.(1)Driver的作用: 用于将所有要处理的RDD的操作转化为DAG，并且根据RDD DAG将JBO分割为多个Stage,最后生成相应的task,分发到各个Executor执行.流程:sc.runJob -> DAGS.....
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2015-10-23 01:38:28
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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]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iter...
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2015-07-26 22:32:54
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RDD的操作可以分为Transformations和Actions，Transformations是lazy的不立即执行，Action则会触发作业的提交和执行。例如本例中的foreachdef foreach(f: T => Unit) { sc.runJob(this, (iter: Itera....
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2015-07-26 10:58:09
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本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。
根据Action算子的输出空间将Action算子进行分类：无输出、 HDFS、 Scala集合和数据类型。无输出foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。
图中，foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。...
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2015-07-12 11:10:23
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在前面的sparkContex和RDD都可以看到，真正的计算工作都是同过调用DAGScheduler的runjob方法来实现的。这是一个很重要的类。在看这个类实现之前，需要对actor模式有一点了解：http://en.wikipedia.org/wiki/Actor_modelhttp://www...
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2015-01-24 00:26:17
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spark内核揭秘-09-RDD的count操作 触发Job全生命周期-01
spark内核揭秘-09-RDD的count操作 触发Job全生命周期-01
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2015-01-20 18:06:57
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1. rdd action ->sparkContext.runJob->dagscheduler.runJob 1 def runJob[T, U: ClassTag]( 2 rdd: RDD[T], 3 func: (TaskContext, Iterator[T])...
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2014-12-11 22:16:37
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“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第15期互动问答分享】 ? Q1：AppClient和worker、master之间的关系是什么？ :AppClient是在StandAlone模式下SparkContext.runJob的时候在Client机器...
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2014-10-08 23:23:57
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