spark 笔记 12: Executor，task最后的归宿

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spark 笔记 12: Executor，task最后的归宿

spark的Executor是执行task的容器.和java的executor概念类似. ===================start executor runs task============================ ->CoarseGrainedExecutorBackend::receiveWithLogging --接收CoarseGrainedSchedulerBackend发来的消息 ->case LaunchTask(data) => 处理启动task的消息…

spark笔记环境配置

spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx SparkCore 相当于Hadoop中的MapReduce,用于大规模离线批处理计算 SparkSQL 相当于Hive(稍微类似),用于交互式计算注意: 1.交互式计算:用户界面中的查询条件进行过滤查询,然后交给SparkSQL进行处理,产生输出数据.速度比较快 2.交互式计算框架:Presto.Imp…

Spark笔记——技术点汇总

目录概况手工搭建集群引言安装Scala 配置文件启动与测试应用部署部署架构应用程序部署核心原理 RDD概念 RDD核心组成 RDD依赖关系 DAG图 RDD故障恢复机制 Standalone模式的Spark架构 YARN模式的Spark架构应用程序资源构建 API WordCount示例 RDD构建 RDD缓存与持久化 RDD分区数共享变量 RDD Operation RDD Operation隐式转换 RDD[T]分区Operation RDD[T]常用聚合Operati…

Spark 源码分析 -- task实际执行过程

Spark源码分析 – SparkContext 中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(--) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains(…

spark学习12（spark架构原理）

spark采用的是主从式的架构,主节点叫master,从节点是worker Driver 我们编写的spark就在Driver上,由driver进程执行. Driver是spark集群的节点之一,或你提交spark程序的机器 Master master是集群的资源管理者和调度者,类似yarn里面的ResourceManger,还负责监控整个集群的监控状况 Worker 用自己的内存缓存RDD数据使用内存对partition的数据进行计算 Executor Task 默认情况下是一个block文…

并发编程学习笔记(12)----Fork/Join框架

1. Fork/Join 的概念 Fork指的是将系统进程分成多个执行分支(线程),Join即是等待,当fork()方法创建了多个线程之后,需要等待这些分支执行完毕之后,才能得到最终的结果,因此join就表示等待.在实际的使用中,如果毫无顾忌的使用fork()来开启线程,可能会由于线程过多而影响系统性能,因此在jdk中提供了ForkJoinPool线程池来对fork进行处理,以节省资源. 对于线程池来说,提交的任务数量并不总是与线程数相等的,大多数情况下一个物理线程可能需要执行多个逻辑任务.所以…