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

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

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

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

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

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

1.start-all.sh脚本分析 图1 start-all.sh部分内容 我们可以从start-all.sh脚本源文件中看到它其实是start-master.sh和start-slaves.sh两个脚本的组合. 图2 start-master.sh部分内容 由图2可见,start-master.sh最终是通过类org.apache.spark.deploy.master.Master来完成的,待会儿我们分析. 图3 start-slaves.sh部分内容 由图3可见,start-slaves

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

捣鼓了一下,先来个手动挡吧.自动挡要设置ssh无密码登陆啥的,后面开搞. 一.手动多台机链接master 手动链接master其实上篇已经用过. 这里有两台机器: 10.60.215.41 启动master.worker1.application(spark shell) 10.0.2.15 启动worker2 具体步骤如下: 1.在10.60.215.41 上 $SPARK_HOME $ ./sbin/start-master.sh $SPARK_HOME $./bin/spark-class

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABfEAAAJwCAYAAAAp7ysfAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjw

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

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

采用线程互斥锁Mutex,在winform程序的主入口点中加入如下代码,将程序改为单实例运行. static class Program { /// <summary> /// 应用程序的主入口点. /// </summary> [STAThread] static void Main() { bool isRuned; Mutex mtx = new Mutex(true, "OnlyRunOneInstance", out isRuned); if (isR

//获取配置文件中的需要监控项 private static string MonitorServe = ConfigurationSettings.AppSettings["MonitorServe"]; static void Main(string[] args) { StartMonitor(); } /// <summary> /// 开启监控 /// </summary> private static void StartMonitor() { in

项目的一个需求:为防止脚本重复调度,导致同时运行时相互冲突,需要在脚本运行开始前创建一个文件,结束时删除. 脚本启动时判断一下文件是否存在,如果存在则退出. 最开始这样做没发现问题,但跑一段时间后,发现如果进程中间退出没删除文件就会出现问题. 而且有时希望等待一段时间后不管有没有已启动同名脚本,都往下走. 基于以上考虑,最近将这个防止重复启动的逻辑抽离出来成为独立脚本,并增加了一些控制逻辑,这样以后需要类似功能直接调用这个脚本就好. 流程图: 代码: #! /bin/sh # singleton

通过系统方式(系统安装器)安装应用,点击"打开"按钮,进入应用主界面,按home键后,点击应用图标进入,应用会出现重新启动.当完全退出应用后,再通过启动图标进入应用,便不会出现重复启动问题.目前测试大部分Android机型均会出现此类问题. 重现方式 系统安装器安装APK(含覆盖安装),成功后点击"打开"按钮,进入应用. 应用正常启动为AAActivity,然后进入主页面MainActivity,此时进入二级页面A或三级页面B. 按home键,将程序置于后台. 在l

在面试时候经常被问到多线程的相关问题: 今天在测试的时候发现下面的代码会抛出异常: java.lang.IllegalThreadStateException public static void main(String[] args)throws Exception{ Test_Thread temp = new Test_Thread(); Test_Thread temp1 = new Test_Thread(); Thread t = new Thread(temp); Thread t

原理图解: Master类位置所在:spark-core_2.11-2.1.0.jar的org.apache.spark.deploy.master下的Master类   //截取了部分代码 //处理Application注册的请求 case RegisterApplication(description, driver) => //如果master的状态是standby,也就是当前这个master,是standby master,不是active master //那么Application来

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Reflection; using System.Runtime.InteropServices; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; namespace Demo { static class Program { /// <summary> /// 用于判

Master作为集群的Manager,对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用.下面,我们一起了解一下Master是听从Client(Leader)的号召,如何管理好Worker的吧. 1.家当(静态属性) 1.设置一个守护单线程的消息发送器, private val forwardMessageThread = ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("master-forward-message-thread") 2.根据