执行make命令的时候出现以下错误,求高手解答

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Spark调度模式-FIFOFAIR

Spark中的调度模式主要有两种:FIFOFAIR。使用哪种调度器由参数spark.scheduler.mode来设置,默认为FIFO

35 Spark系统运行循环流程

DT大数据梦工厂第三十五课 Spark系统运行循环流程 内容: 1. TaskScheduler工作原理 2. TaskScheduler源码

spark的task调度(FAIR公平调度算法)

spark源码分析,spark的任务调度之fair公平调度算法代码实现分析.

spark的task调度器(一)

spark源码分析,spark任务执行时对task的调度算法分析.

Spark shell案例,TaskScheduler和SchedulerBackend、FIFOFAIR、Task运行时本地性算法详解

FIFOFAIR两种调度模式 Task数据本地性资源的分配 一、TaskScheduler运行过程(Spark-shell角度) 1.启动Spark-shell 当我们spark-shell本身的时候命令终端返回来的主要是ClientEndpoint和...

sparkFairSchedule

spark 内置TaskScheduler级别的调度算法,分别是队列与公平,默认是队列方式。具体源码可参考SchedulableBuilder 准确来讲spark有两层公平,一层是公平调度,一层是公平算法,如此便可使用公平调度+公平算法 或 公平...

Spark的任务调度

本文尝试从源码层面梳理Spark在任务调度与资源分配上的做法。

[spark] 调度模式(FIFO&FAIR

spark应用程序的调度体现在两个地方,第一个是Yarn对spark应用间的调度,第二个是spark应用内(同一个SparkContext)的多个TaskSetManager的调度,这里暂时只对应用内部调度进行分析。spark调度模式分为两种:FIFO...

Spark(四) -- Spark工作机制

以一个简单的WordCount代码为例sc.textFile("hdfs://...").flatMap(_.split(" ")).map(_,1).reduceByKey(_+_).map(x => (x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x => (x._2,x._1)).saveAsTextFile("hdfs://....")以上...

Spark 源码解析:彻底理解TaskScheduler的任务提交和task最佳位置算法

Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交 》介绍了DAGScheduler的Stage划分算法。 原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://blog.csdn.net/zhouzx2010)  本文继续分析Stage被封装成...

SparkContext的初始化(仲篇)——SparkUI、环境变量及调度

任何系统都需要提供监控功能,用浏览器能访问具有样式及布局,并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单、高效的方式。SparkUI就是这样的服务,它的构成如图3-1所示。

Spark面试精选题(04)

1、MRV1有哪些不足 1) 可扩展性(对于变化的应付能力) a) JobTracker内存中保存用户作业的信息 b) JobTracker使用的是粗粒度的锁 2) 可靠性和可用性 a) JobTracker失效会多事集群中所有的运行作业,用户需手动...

Spark源码解读SparkContext初始化

SparkContext初始化是Driver应用程序提交执行的前提,这里以local模式来了解SparkContext的初始化过程。 本文以 val conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext...

Spark内核详解 (5) | Spark的任务调度机制

  大家好,我是不温卜火,是一名计算机学院大数据专业大二的学生,昵称来源于成语—不温不火,本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白,博...  本片博文为大家带来的是Spark的任务调度机制。 目录 .

深入理解Spark 2.1 Core (三):任务调度器的原理与源码分析

上一篇博文《深入理解Spark 2.1 Core (二):DAG调度器的实现与源码分析 》讲到了DAGScheduler.submitMissingTasks中最终调用了taskScheduler.submitTasks来提交任务。这篇我们就从taskScheduler.submitTasks开始讲...

Spark面试题及其答案

答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行状态,才能对外...

Spark内核作业调度与任务的执行

一、作业的调度 1、Application 2、逻辑代码 3、 job 4、stage 5、task的切分 二、任务的执行 1 、任务包含的内容 2、 序列化 3、 任务的调度 4、任务的计算 5、shuffle 一、作业的调度 1、Application...

王家林大数据Spark超经典视频

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接  链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu  SCALA专辑  Scala深入浅出经典视频  链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc  DT大数据梦...

干货 | Spark Streaming 和 Flink 详细对比

本文由 美图数据技术团队 授权转载,原文 https://mp.weixin.qq.com/s/jllAegJMYh_by95FhHt0jA本文从编程模型、任务调度、时间...

王家林 大数据Spark超经典视频链接全集[转]

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Spark2.3.2源码解析: 10. 调度系统 Task任务提交 (二) TaskScheduler : 本地化计算

架构图:   ...首先写一个WordCount代码(这个代码,为了观察多个...直接执行代码,查看spark执行程序时,将代码划分stage生成的DAG流程图   可知: WordCount 在stage划分的时候,划分为三个stage  ...

Spark源码分析六:Task调度(二)

话说在《Spark源码分析五:Task调度(一)》一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法。这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理。代码如下: // Make fake resource offers on all ...

spark介绍和安装以及入门

第一章 Spark概述 Spark官方介绍 ●Spark是什么 Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎 Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将...

Spark On Yarn 中Executor 内存分配的机制

Spark On Yarn 下executor-memory 参数如何生效?2. Cluster 和 Client 模式中 内存开销的区别?3. 规整化因子是什么? 综述 提交任务时,配置的executor-memory 的参数,设置为6g,结果实际运行中,占据的资源算...

并行学习总结

Thread的提出有一部分原因就是来因为IPC效率低下,像这样使用多进程仅仅是把本来应该自己做的同步交给了OS去完成。而且最终数据要汇集到一个进程去最终完成,这样的话效率最终很可能就被这最后一个进程限制住,从而...

Spark2.2任务提交运行机制及源码解析

Spark调度器的设计体现得非常简洁清晰和高效,其输入是Spark RDD,输出是Spark执行(Executor)。正是Spark调度器的设计思想极大地区分出了基于MapReduce模型的Hadoop和基于DAG模型的Spark。 主要内容包括Spark运行...

大数据面试题及答案-汇总版

大数据面试题及答案 汇总版                                     当前版本: Ver 1.0 制作单位:   编写人员: ...签

Hadoop大数据面试题(全)

以下资料来源于互联网,很多都是面试者们去面试的时候遇到的问题,我对其中有的问题做了稍许的修改了回答了部分空白的问题,其中里面有些考题出的的确不是很好,但是也不乏有很好的题目,这些都是基于真实的面试来的...

2020大数据面试真题(持续更新)

一.Hadoop 二.Hive 三.Spark 四.Kafka 五.Hbase 六.Flink 七.Java 八.Elasticsearch 九.Flume 十.Sqoop 十一.Z...

2020数学建模A题

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