[Spark] TaskMetrics指标收集

  1. Executor.TaskRunner.run --> serializedResult
    这里排除一些零值,序列化后发送
scala 复制代码
val accumUpdates = if (RESULT_DROP_ZEROES_PREFIXES.nonEmpty) {
  task.collectAccumulatorUpdates()
      .filterNot(acc => RESULT_DROP_ZEROES_PREFIXES
          .exists(acc.getClass.getName.startsWith(_)) && acc.isZero)
} else {
  task.collectAccumulatorUpdates()
}
val serializedDirectResult = ser.serialize(directResult)
  1. CoarseGrainedExecutorBackend.statusUpdate --> data
  2. CoarseGrainedSchedulerBackend.receive --> data.value
  3. TaskSchedulerImpl.statusUpdate --> serializedData: ByteBuffer
  4. TaskResultGetter.enqueueSuccessfulTask
    反序列化后得到 result,是一个TaskResult
scala 复制代码
val (result, size) = serializer.get().deserialize[TaskResult[_]](serializedData) 
  1. TaskSchedulerImpl.handleSuccessfulTask --> taskResult
  2. TaskSetManager.handleSuccessfulTask --> result.accumUpdates
  3. DAGScheduler.taskEnded --> accumUpdates
    发送Task完成消息到eventProcessLoop,等待处理
scala 复制代码
eventProcessLoop.post(CompletionEvent(task, reason, result, accumUpdates, metricPeaks, taskInfo))
  1. DAGScheduler.handleTaskCompletion --> event
  2. DAGScheduler.postTaskEnd
    这里通过fromAccumulators得到 taskMertics,最后发送 TaskEnd 事件
scala 复制代码
val taskMetrics: TaskMetrics = TaskMetrics.fromAccumulators(event.accumUpdates)

listenerBus.post(SparkListenerTaskEnd(event.task.stageId, event.task.stageAttemptId,
      Utils.getFormattedClassName(event.task), event.reason, event.taskInfo,
      new ExecutorMetrics(event.metricPeaks), taskMetrics))
相关推荐
普通人614 小时前
宝塔中实现按地区过滤和官网跳转伪静态
服务器·开发语言·nginx·1024程序员节
Infedium16 小时前
信创工业软件移植实战:Windows synchapi.h同步API在国产操作系统落地案例
spark·软件需求
普通人617 小时前
php处理百度编辑器有误html
开发语言·编辑器·html·php·1024程序员节
Q264336502317 小时前
【有源码】基于大数据的超市商品分析与利润预测系统:XGBoost机器学习算法实战项目
大数据·机器学习·数据挖掘·数据分析·spark·毕业设计·课程设计
阿里云大数据AI技术1 天前
从原始Ego视频到训练就绪:用 EMR Serverless Spark 上的 Ray 提效具身数据生产管线
人工智能·spark
池佳齐2 天前
【软考高级架构师案例】流计算 vs 批处理,Spark 和 Flink 该怎么选?
大数据·flink·spark
chunyublog3 天前
Spark 词频统计练习
大数据·分布式·spark
Q26433650233 天前
【有源码】基于K-Means算法的航空客户行为分群及异常预订识别研究-基于大数据的航空客户预订行为多维分析与可视化大屏设计
大数据·人工智能·机器学习·数据挖掘·数据分析·spark·kmeans
Nefu_lyh3 天前
【工作杂谈_20261012】数据平台与工程治理: Spark OOM 排查:Java Heap、Executor 与代码内存模型
java·大数据·spark