Master-Worker模式是常用的并行模式之一.它的核心思想是,系统由两类进程协作工作:Master进程和Worker进程.Master进程负责接收和分配任务,Worker进程负责处理子任务.当各个Worker进程将子任务处理完成后,将结果返回给Master进程,由Master进程做归纳和汇总,从而得到系统的最终结果,其处理过程如图1所示. Master-Worker模式的好处,它能够将一个大任务分解成若干个小任务,并且执行,从而提高系统的吞吐量.而对于系统请求者Client来说,任务一旦提

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/30802603 Spark的Cluster Manager可以有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并最终完成计算.具体阐述可以阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone

1.构建master的actor package SparkRPC import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}import com.typesafe.config.ConfigFactory import scala.collection.mutable /** * Created by hqs on 2018/1/24. * 1.启动master,启动worker * 2.worker启动后连接master,发送注册消息(封装起来) * 3.ma

Master.preStart(){ webUi.bind() context.system.scheduler.schedule( millis, WORKER_TIMEOUT millis, self, CheckForWorkerTimeOut) //定时任务检测是否有DEAD WORKER需要移除 case CheckForWorkerTimeOut => { timeOutDeadWorkers() } /** Check for, and remove, any timed-out

让和hadoop的设计思想是一样的,Master负责分配任务和获取任务的结果,worker是真正处理业务逻辑的. 使用ConcurrentLikedQueue去承载所有的任务,因为会有多个worker会并发修改这个队列. public class Task { private int id; private int price ; public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } publi

Spark的Cluster Manager能够有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并终于完毕计算.具体阐述能够阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone模式下,Client.Master和Worker是怎样进行通信,注冊并开启服务的呢? 1. node之间的RP

之前在yii的项目里用redis作为消息队列,现在很多任务需要延迟需求,于是把之前redis的消息队列替换成了rabbitmq 于是使用yii的yii2-queue这个组件 但是由于提供的yii queue/listen是个单进程的消费,而且也不是守护进程,如果有个任务阻塞,就会对其它的任务有影响,开多个又难以管理 于是使用master-worker的方式 开多个worker干活,master监控worker状态 但是进程常驻的程序 又牵扯到代码修改了重启的问题 比如 在master启动就已经加

启动hadoop再启动spark后jps,发现master进程和worker进程同时存在,调试了半天配置文件. 测试发现,当我关闭hadoop后 worker进程还是存在, 但是,当我再关闭spark之后再jps,发现worker进程依旧存在 于是想起了在~/spark/conf/slaves 中配置的slave1 slave2 上面还有个localhost,直接删去localhost,然后kill -s 9  worker进程. 初次测试这样解决了error,但是不知道是不是暂时的,如若有问题

继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法,receive方法中消息类型主要分为以下12种情况: (1)重新选择了新Leader,进行数据的恢复 (2)恢复完毕,重新创建Driver,完成资源的重新分配 (3)触发Leadership的选举 (4)Master注册新的Worker (5)Master注册新的App,然后重新分配资源 (6)Ex

Worker作为对于Spark集群的健壮运行起着举足轻重的作用,作为Master的奴隶,每15s向Master告诉自己还活着,一旦主人(Master>有了任务(Application),立马交给属于它的奴隶们(Workers),那么奴隶们就会数数自己有多少家当(比如内存.核数),量力而行地交给主人完成的任务,如果奴隶不量力而行在执行任务过程中不幸死了的话,作为主人的Master只会等待60s,如果奴隶在这生死攸关的紧要关头不理睬主人,那么主人只能认为它死了,那么就会把它抛弃了.下面,我们一起了解

1.Tachyon简介 Tachyon是一个高容错的分布式文件系统,允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享,就像Spark和 MapReduce那样.通过利用信息继承,内存侵入,Tachyon获得了高性能.Tachyon工作集文件缓存在内存中,并且让不同的 Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件.因此,Tachyon可以减少那些需要经常使用的数据集通过访问磁盘来获得的次数. 2.Tachyon能解决什么问题:(摘自Tachyon 分布式内存文件系统) 1.不同Fra

首先由Spark图表理解Worker于Spark中的作用和地位: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYW56aHNvZnQ=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /> Worker所起的作用有下面几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的

     Master作为Endpoint的具体实例,下面我们介绍一下Master启动以及OnStart指令后的相关工作   一.脚本概览      下面是一个举例: /opt/jdk1..0_79/bin/java -cp /opt/spark-/conf/:/opt/spark-/jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m org.apache.spark.deploy.master.Master --ho

本課主題 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Wo

本課主題 Master 接收 Worker, Driver, Application Master 处理 Driver 狀态变换 Master 处理 Executor 狀态变换 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Master 接受 Driver, Worker, Application 注册內幕 可以把 Master 想像成公司里的总经理,Driver 就是客户,Worker 是每个项目的技术领导,Executor 是实际干活的工程师,在实

首先通过一张Spark的架构图来了解Worker在Spark中的作用和地位: Worker所起的作用有以下几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的指令,启动或者杀掉Driver 3. 报告Executor/Driver的状态到Master 4. 心跳到Master,心跳超时则Master认为Worker已经挂了不能工作了 5. 向GUI报告Worker的状态 说白了,Worker就是整个集群真正干活的.首先看一下Worker重要的数据结构: v

Nginx 有 Master 和 worker 两种进程,Master 进程用于管理 worker 进程,worker 进程用于 Nginx 服务 worker 进程数应该设置为等于 CPU 的核数,高流量并发场合也可以考虑将进程数提高至 CPU 核数 * 2 1. grep -c processor /proc/cpuinfo # 查看CPU核数 2.vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf # 设置worker进程数 worker_processes 2; u

本课主题 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Worker 接收这个 LaunchDriver 然后创建一个新的 DriverRunner

本课主题 Master 接收 Worker, Driver, Application 注册 Master 处理 Driver 狀态变换 Master 处理 Executor 狀态变换 Master 接受 Driver, Worker, Application 注册內幕 可以把 Master 想像成公司里的总经理,Driver 就是客户,Worker 是每个项目的技术领导,Executor 是实际干活的工程师,在实际情况下,他们三个会相互沟通,总经理一般都不会直接跟工程师沟通.但客户.技术领导和工

Spark版本 1.3 Spark源码 Spark.createTaskScheduler TaskScheduler初始化过程 1.// SparkContext中 /** * Create a task scheduler based on a given master URL. * Return a 2-tuple of the scheduler backend and the task scheduler. */ private def createTaskScheduler( sc:

Spark start-all>> """Master启动流程""" Master类 class Master( host: String, port: Int, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends Actor with ActorLogReceive with Logging with LeaderElectab