Spark资源调度分配内幕天机彻底解密：Driver在Cluster模式下的启动、两种不同的资源调度方式源码彻底解析、资源调度内幕总结

Spark资源调度分配内幕天机彻底解密：Driver在Cluster模式下的启动、两种不同的资源调度方式源码彻底解析、资源调度内幕总结

资源调度管理

任务调度与资源是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度资源调度是指应用程序如何获得资源任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源调度那么任务调度就成为了无源之水无本之木

Master 资源调度的源码鉴赏

正式启动在Worker中启动Executor

Spark 默认为应用程序启动 Executor 的方式是 FIFO 的方式，也就是說所有的提交的應用程序都是放在調度的等待隊列中的，先進先出，只有滿足了出面應用程序的分配的基础上才能夠滿足下一個應用程序資源的分配。正式启动在Worker中启动Executor：為应用程序具体分配 Executor 之前要判断应用程序是否還需要分配 Core 如果不需要則不会為应用程序分配 Executor

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