概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

title: quartz源码分析--执行引擎和线程模型 date: 2017-09-09 23:14:48 categories: quartz tags: [quartz, 源码分析] --- --- [TOC] 软件版本:quartz-2.2.3 序 上一篇介绍了quartz的启动过程,这篇主要介绍quartz的执线程模型,众所周知,quartz并没有采用定时器去完成定时任务,而是通过线程去完成.为了简化对quartz线程模型的理解,就暂用下理解方式吧 类名 SimpleThreadPoo

转自 http://www.tuicool.com/articles/qyUzQj 最近在研究Impala,还是先回顾下Hive的SQL执行流程吧. Hive有三种用户接口: cli (Command line interface) bin/hive或bin/hive –service cli 命令行方式(默认) hive-server/hive-server2 bin/hive –service hiveserver 或bin/hive –service hiveserver2 通过JDBC/

ExecutionEngine执行引擎 上一篇分析了CrawlerProcess和Crawler对象的建立过程,在最终调用CrawlerProcess.start()之前,会首先建立ExecutionEngine执行引擎,执行其open_spider和start方法. ExecutionEngine.open_spiders() scrapy/core/engine.py#ExecutionEngine: @defer.inlineCallbacks def open_spider(self,

Hive on Tez Mapper 数量计算 在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式 在 mr

1.执行过程失败,报 Container killed on request. Exit code is 143 如下图: 分析:造成这种原因是由于总内存不多,而容器在jvm中占比过高,修改tez-site.xml文件,添加如下配置: <property> <name>tez.container.max.java.heap.fraction</name> <value>0.2</value> #调低内存占比,默认是0.8(也就是80%) <

hive运行模式 hive on mapreduce 离线计算(默认) hive on tez  YARN之上支持DAG作业的计算框架 hive on spark 内存计算 hive on tez Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG任务的数据处理框架.它由Hontonworks开源,它把mapreduce的过程拆分成若干个子过程,同时可以把多个mapreduce任务组合成一个较大的DAG任务,减少了mapreduce之间的文件存储,同时合理组合其子过程从而大幅提升MapReduce

Hive是一个基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

一.前言 在了解了类加载的相关信息后,有必要进行更深入的学习,了解执行引擎的细节,如字节码是如何被虚拟机执行从而完成指定功能的呢.下面,我们将进行深入的分析. 二.栈帧 我们知道,在虚拟机中与执行方法最相关的是栈帧,程序的执行对应着栈帧的入栈和出栈,所以栈帧对于执行引擎而言,是很重要的基础.栈帧的基本结构之前已经有所介绍,这里只是再简单的过一遍. 栈帧主要包括了局部变量表.操作数栈.动态连接.方法返回地址等信息. 2.1 局部变量表 用于存放方法参数和方法内部的局部变量.局部变量表的大小在方法的

字节码是什么东西? 以下是百度的解释: 字节码(Byte-code)是一种包含执行程序.由一序列 op 代码/数据对组成的二进制文件.字节码是一种中间码,它比机器码更抽象. 它经常被看作是包含一个执行程序的二进制文件,更像一个对象模型.字节码被这样叫是因为通常每个 opcode 是一字节长, 但是指令码的长度是变化的.每个指令有从 0 到 255(或十六进制的: 00 到FF)的一字节操作码,被参数例如寄存器或内存地址跟随. 说了这么多,你可能还是不明白到底是什么东西.好吧,简单点,就是java

来某厂接近半年了,几乎没写过C++代码,说实话还真的有点手生.最近刚好有一个需求,然而我感觉我也没有办法用C++以外的语言去实现它.于是还是花了几天时间用C++完成编码,这是一个简单的任务执行引擎,它被我称作panguan.写这 篇文章主要记录一下开发过程中的一些思路和想法.不足之处,劳烦大家给予指出. 1.写在前面 1.1需求来源 最近有一个需求,假设我们有很多任务需要定时执行甚至定时重复运行,并且其中有一些任务之间可能存在控制依赖和/或数据依赖,甚至我们希望可以利用一些原子任务去组成一个更大

前言 最近在看<Java 虚拟机规范>和<深入理解JVM虚拟机>,对于字节码的执行有了进一步的了解.字节码就像是汇编语言,是 JVM 的指令集.下面我们先对 JVM 执行引擎做一下简单介绍,然后根据实例分析 JVM 字节码的执行过程.包括: for 循环字节码分析 try-catch-finally 字节码分析 运行时栈帧结构 栈帧是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构,它是虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈的栈元素.栈帧存储了方法的局部变量表,操作数栈,动态连接和方法返回地

Java虚拟机的执行引擎不管是解释执行还是编译执行,根据概念模型都具有统一的外观:输入的是字节码文件,处理过程是字节码解析的等效过程,输出的是执行结果. 运行时栈帧结构 栈帧(Stack Frame)是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构,它是虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈(Virtual Machine Stack)的栈元素.栈帧存储了方法的局部变量表.操作数栈.动态连接和方法返回地址以及一些额外的附加信息.每一个方法从调用开始到执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机里面从入栈到出

概述 执行引擎是Java虚拟机最核心的组成部分之一.“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念 ,这两种机器都有代码执行能力,其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器.硬件.指令集和操作系统层面上的,而虚拟机的执行引擎则是由自己实现的,因此可以自行制定指令集与执行引擎的结构体系,并且能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式. 在Java虚拟机规范中制定了虚拟机字节码执行引擎的概念模型,这个概念模型成为各种虚拟机执行引擎的统一外观(Facade ).在不同的虚拟机实现里面,执行引擎在执行Java代码

五 虚拟机字节码执行引擎   1 运行时栈帧结构     ---栈帧是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构,是虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈的栈元素.     ---栈帧中存储了方法的局部变量表.操作数栈.动态连接.方法返回地址和一些附加信息.     ---每一个方法从调用开始至执行完成的过程,都对应着一个栈帧在虚拟机里面从入栈到出栈的过程.     ---在编译程序代码的时候,栈帧中需要多大的局部变量表.多深的操作数栈都已经完全确定了,并且写入到方法表的Code属性之中.    

一.前言 物理机的执行引擎是直接在物理硬件如CPU.操作系统.指令集上运行的,但是对于虚拟机来讲,他的执行引擎由自己实现. 执行引擎有统一的外观(Java虚拟机规范),不同类型的虚拟机都遵循了这一规范,输入字节码文件,解析字节码处理,然后输出结果. 二.运行时栈帧结构 1.栈帧概念栈帧(Stack Frame)用于支持方法调用和执行的数据结构,包含了局部变量表.操作数栈.动态连接和方法返回地址. 局部变量表大小(max_locals),栈帧深度在编译时已经确定,并写入到了Code属性中: 执行引

目录 1.类文件结构 1.1 Class类文件结构 1.2 魔数与Class文件的版本 1.3 常量池 1.4 访问标志 1.5 类索引.父索引与接口索引集合 1.6 字段表集合 1.7 方法集合 1.8 属性表集 1.8.1 Code属性 1.8.2 Exception属性 1.8.3 LineNumberTable属性 1.8.4 LocalVariableTable属性 1.8.5 SourceFile属性 1.8.6 ConstantValue属性 1.8.7 InnerClass属性

1.Tez简介 Tez是Hontonworks开源的支持DAG作业的计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升MapReduce作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序 2.编译tez 本文记录Tez 0.8.5的编译过程,之前的Tez版本都是源码包,最新的版本虽然提供了编译后的tar包,但是大部分情况下是针对特定的Hadoop版本,如果和我们的Hadoop版本不一致,可能某个时刻会出现一些未知的问题,所以为了稳定

Java虚拟机只与Class文件相关联,它规定了Class文件应该具有的格式,而不论该文件是由什么语言编写并编译而来.所以,任何语言只要能够最终编译成符合Java虚拟机要求的Class文件,就可以运行在Java虚拟机上面.就是说,不论是使用Java, Scala, Kotlin, Groovy还是其他语言,只要编译出的Class文件符合虚拟机规范,那么都可以被虚拟机执行.所以,实际上Java规范就是由Java语言规范和Java虚拟机规范两个独立的部分组成. Class类文件是一种二进制文件,它包

对Hive的基本组成进行了总结: 1.组件: 元存储(Metastore )-存储“系统目录以及关于表.列.分区等的元数据”的组件.驱动(Driver )- 控制 HiveQL 生命周期的组件,当 HiveQL 查询穿过 Hive时.该驱动管理着会话句柄以及任何会话的统计.查询编译器(Query Compiler) - 是一个组件,将HiveQL编译成有向无环图(directed acyclic graph, DAG)形式的map/reduce任务.执行引擎 Execution Engine -