这几个值在图中代表 task 的计算节点和 task 的输入数据的节点位置关系

  • PROCESS_LOCAL: 数据在同一个 JVM 中，即同一个 executor 上。这是最佳数据 locality。
  • NODE_LOCAL: 数据在同一个节点上。比如数据在同一个节点的另一个 executor上；或在 HDFS 上，恰好有 block 在同一个节点上。速度比 PROCESS_LOCAL 稍慢，因为数据需要在不同进程之间传递或从文件中读取
  • NO_PREF: 数据从哪里访问都一样快，不需要位置优先
  • RACK_LOCAL: 数据在同一机架的不同节点上。需要通过网络传输数据及文件 IO，比 NODE_LOCAL 慢
  • ANY: 数据在非同一机架的网络上，速度最慢

spark - Locality Level的更多相关文章

  1. Spark笔记之数据本地性（data locality）

    一.什么是数据本地性(data locality) 大数据中有一个很有名的概念就是"移动数据不如移动计算",之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的I/O消耗,如果能够 ...

  2. Spark入门实战系列--6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介

    [注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是 ...

  3. 通过案例对 spark streaming 透彻理解三板斧之一： spark streaming 另类实验

    本期内容 : spark streaming另类在线实验 瞬间理解spark streaming本质 一．  我们最开始将从Spark Streaming入手 为何从Spark Streaming切入 ...

  4. Spark源码系列（三）作业运行过程

    作业执行 上一章讲了RDD的转换,但是没讲作业的运行,它和Driver Program的关系是啥,和RDD的关系是啥? 官方给的例子里面,一执行collect方法就能出结果,那我们就从collect开 ...

  5. 【原】Spark数据本地性

    Spark数据本地性 分布式计算系统的精粹在于移动计算而非移动数据,但是在实际的计算过程中,总存在着移动数据的情况,除非是在集群的所有节点上都保存数据的副本.移动数据,将数据从一个节点移动到另一个节点 ...

  6. spark 启动job的流程分析

    从WordCount開始分析 编写一个样例程序 编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的样例程序: packageorg.apache.spark.examples importorg.ap ...

  7. Spark中的Scheduler

    Spark中的Scheduler scheduler分成两个类型.一个是TaskScheduler与事实上现,一个是DAGScheduler. TaskScheduler:主要负责各stage中传入的 ...

  8. Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南 | ApacheCN

    Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Inp ...

  9. [Spark内核] 第36课：TaskScheduler内幕天机解密：Spark shell案例运行日志详解、TaskScheduler和SchedulerBackend、FIFO与FAIR、Task运行时本地性算法详解等

    本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据 ...

随机推荐

  1. Java字符串转16 进制工具类Hex.java

    Java字符串转16 进制工具类Hex.java 学习了:https://blog.csdn.net/jia635/article/details/56678086 package com.strin ...

  2. Chrome网页性能分析工具

    performance-analyser https://chrome.google.com/webstore/detail/performance-analyser/djgfmlohefpomchf ...

  3. 如何成为一名Top DevOps Engineer

    软件世界的战场 如果你对devops的概念不是很了解的话,没有关系,可以先跳到维基百科阅读一下DevOps条目.有了模模糊糊的概念之后, 我们先抛开所有市面上对于devops的各种夸大和炒作,首先来思 ...

  4. JAVA在Windows使用apache commons-csv导出CSV解决方案

    一.添加依赖到pom.xml <!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-io/commons-io --> <dependenc ...

  5. docker-compose中启动镜像失败的问题

    http://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/79050451 解决docker-compose启动镜像失败的问题: 原文地址:http:// ...

  6. Cena评测系统在win10中测评cpp程序

    1.装了cena-0.8.1-20110710-setup.exe 2.打补丁:cena-0.8.2-patch.zip 3.菜单->工具->选项->编程语言   修改G++ (mi ...

  7. Mongodb对集合(表)和数据的CRUD操作

    一.集合(对应数据库的表) 1.查看当前库里的所有集合 show collections 2.新建集合 显式创建 db.createCollection("user") 隐式创建 ...

  8. s:iterator 标签使用错误记录

    <s:iterator value="newMarriageMoveList" id='tpNewMarriage' status="number"> ...

  9. [svc]打通mysql主从同步

    MySQL数据库设置主从同步 主从同步的特点: 逻辑的 异步的 主从同步的作用 1.备份 2.读写分离 主从同步的步骤 准备环境 1, mysql版本一致 5.5以上 2, 主从数据库一致 主库mas ...

  10. MySQL四种事务隔离级别详解

    本文实验的测试环境:Windows 10+cmd+MySQL5.6.36+InnoDB 一.事务的基本要素(ACID) 1.原子性(Atomicity):事务开始后所有操作,要么全部做完,要么全部不做 ...