梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp

引入 上一篇文章<DAGScheduler源代码浅析>中,介绍了handleJobSubmitted函数,它作为生成finalStage的重要函数存在.这一篇文章中,我将就DAGScheduler生成Stage过程继续学习,同一时候介绍Stage的相关源代码. Stage生成 Stage的调度是由DAGScheduler完毕的.由RDD的有向无环图DAG切分出了Stage的有向无环图DAG.Stage的DAG通过最后运行的Stage为根进行广度优先遍历,遍历到最開始运行的Stage运行.假设提

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15fc03d810102wto0.html 1．驱动器节点(Driver) Spark的驱动器是执行开发程序中的 main方法的进程.它负责开发人员编写的用来创建SparkContext.创建 RDD,以及进行 RDD 的转化操作和行动操作代码的执行.如果你是用spark shell,那么当你启动 Spark shell的时候,系统后台自启了一个 Spark 驱动器程序,就是在Spark shell 中预加载的一个叫作 sc

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job如何划分为Stage http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342424.html 1.Spark中Stage的提交 1.在复习内容中,将Job划分为Stage这一过程的调用起始于方法handleJobSubmitted,同样Stage的提交也包含在该方法中,如下所示: private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, fin

出处: https://github.com/substack/point-in-polygon/blob/master/index.js github: https://github.com/substack/point-in-polygon module.exports = function (point, vs) { // ray-casting algorithm based on // http://www.ecse.rpi.edu/Homepages/wrf/Research/Sho

[TOC] Spark:一个独立应用 关于构建 Java和Scala 在Java和Scala中,只需要给你的应用添加一个对于spark-core的Maven依赖. Python 在Python中,可以把应用写成脚本,然后使用Spark自带的bin/spark-submit脚本来运行.spark-submit会引入Python程序的Spark依赖.使用方式如下所示. /PATH_TO_SPARK/bin/spark-submit my_python_script.py 初始化SparkContex

python中判断某一个元素是否在一个列表中,可以使用关键字in 和 not in. 示例如下: 如果需要输出相应的信息,可以搭配使用if语句,这里不赘述. ------------------------------------------------------------------------------------------分割线------------------------------------------------------------------------------

REQUIRES_NEW   如果不在一个事务那么自己创建一个事务 如果在一个事务中 自己在这个大事务里面在创建一个子事务  相当于嵌套事务 双层循环那种 不管是否存在事务,业务方法总会自己开启一个事务,如果在已有事务的环境中调用,已有事务会被挂起,新的事务会被创建,直到业务方法调用结束,已有事务才被唤醒.

算法!用C#写一个函数,在一个数组中找出随意几个值相加等于一个值比如,数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20}  要找出那些数相加等于100 解决方案一: #region 解决方案一 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , }; List<List<int>> mylist = new List<List<int>>(); int length = mya

1. 启动任务 在前面一篇博客中(Driver 启动.分配.调度Task)介绍了Driver是如何调动.启动任务的,Driver向Executor发送了LaunchTask的消息,Executor接收到了LaunchTask的消息后,进行了任务的启动,在CoarseGrainedExecutorBackend.scala case LaunchTask(data) => if (executor == null) { exitExecutor(, "Received LaunchTask

1. 前言 在博客里介绍了ShuffleWrite关于shuffleMapTask如何运行,输出Shuffle结果到Shuffle_shuffleId_mapId_0.data数据文件中,每个executor需要向Driver汇报当前节点的Shuffle结果状态,Driver保存结果信息进行下个Task的调度. 2. StatusUpdate消息 当Executor运行完Task的时候需要向Driver汇报StatusUpdate的消息 override def statusUpdate(tas

spark提供了web-ui接口.外部命令等多种方法监视spark程序的执行状态.利用spark的监视功能,可以方便的查看spark应用程序执行的状态,具体包括:1)stage和tasks列表信息  2)RDD大小和内存使用情况  3)环境信息  4)executors信息. 1.web-ui 接口 可以在浏览器上输入http://<driver-node>:4040,查看spark程序的执行状态.不过spark程序一旦运行完成,web-ui便无法再查看spark状态. driver-node

该公司推出的在线项目Spark拥有近1随着时间的推移.有效,Spark事实上,优秀的分布式计算平台,以提高生产力. 开始本篇笔记.此前的研究会Spark研究报告共享出来(由于篇幅的限制,它将被划分成制品),为了帮助刚接触Spark的朋友们尽快入门. 以下開始正文. 1. 项目背景 Spark项目于2009年诞生于UC Berkeley AMP Lab并于2010年正式提交Apache Software Foundation成为开源项目.眼下已经成为Apache下的明星项目,其代码提交活跃度在整个

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

1. 前言 在前面的博客中讨论了Executor, Driver之间如何汇报Executor生成的Shuffle的数据文件,以及Executor获取到Shuffle的数据文件的分布,那么Executor是如何获取到Shuffle的数据文件进行Action的算子的计算呢? 在ResultTask中,Executor通过MapOutPutTracker向Driver获取了ShuffID的Shuffle数据块的结构,整理成以BlockManangerId为Key的结构,这样可以更容易区分究竟是本地的S

每个job被划分为多个stage.划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个stage,从而避免多个stage之间的消息传递开销. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html [Spark actions are executed through a set of stages, separated by distributed “shuffle” operations. 

题意:判断题目中给出的图是否符合两个条件.1 这图只有一个强连通分量 2 一条边只能出现在一个环里. 思路:条件1的满足只需要tarjan算法正常求强连通分量即可,关键是第二个条件,我们把对边的判断转化为对点的记录,在tarjan深搜的过程中,使用fa数组记录一下搜索的过程,即每个节点的父子关系,当我们发现一条回边的时候,我们从这个点使用fa向前追溯,追溯过程中建立一个数组记录每个节点的情况,只要这个点处于一个环里,就给它加1,如果这个点的值大于了一,也就意味着有这个点同时属于两个环,同意意味着

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

1.spark standalone模式下,worker与executor是一一对应的. 2.如果想要多个worker,那么需要修改spark-env的SPARK_WORKER_INSTANCES为2,那么开启集群后, 每个节点就是两个worker了,然后启动任务后,每个节点就是两个executor啦 3.提高每个executor配置(即内核和内存)后,会增加集群的处理性能.  嗯,反正测试的结果就是这样的.  (同样的数据量同样的结点,然后executor的配置不同)