Spark中为什么要使用多个executor? [问题点数:50分]

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Spark配置——Spark Application的executor数的设定
我们知道<em>Spark</em> application的运行单元是task,资源分配单元是<em>executor</em>。task数的多少是和RDD的分区数相关的,整个application的并行度是 Executor数 * Task。这里整理一下<em>executor</em>的个数是如何设置的。 我们通常都<em>使用</em>spark-submit 来提交任务,对于不同的部署模式,需要<em>使用</em>不同的参数来指定<em>executor</em>数,实际生产环境<em>中</em>最常<em>使用</em>的...
spark standalone模式单节点启动多个executor
以前为了在一台机器上启动多个<em>executor</em>都是通过instance多个worker来实现的,因为standalone模式默认在一台worker上启动一个<em>executor</em>,造成了很大的不便。后来发现了另一种解决方法。设置参数设置每个<em>executor</em><em>使用</em>的cpu数为4spark.<em>executor</em>.cores 4 限制cpu<em>使用</em>数量,这里会启动3个<em>executor</em>(12/4)spark.cores.ma
spark的动态executor分配
spark源代码分析,spark<em>中</em>动态<em>executor</em>的配置项,spark动态<em>executor</em>的分配源代码分析
32 Spark的Executor工作原理
内容: 1. <em>Spark</em> Executor 工作原理 2. ExecutorBackend 注册 3. Executor实例化 4. Executor 具体工作流程
Spark在Executor上的内存分配
spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer )    建议设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer,因为KryoSerializer比JavaSerializer快,但是有可能会有些Object会序列化失败,这个时候就需要显示的对序列化失败的类进行Kry...
Spark 任务调度之创建Executor
CoarseGrainedExecutorBackend创建Executor对象的过程
SparkTask,Partition,RDD、节点数、Executor数、core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解
有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下<em>Spark</em><em>中</em>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<em>Spark</em>读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat...
spark之(executor执行task原理分析)
1&amp;gt;taskscheduler将taskset分发到对应的<em>executor</em>上 2&amp;gt;<em>executor</em>调用<em>executor</em>.launchtask方法 3&amp;gt;在launchtask方法<em>中</em>会创建taskrunner来封装这些任务,将这些taskruanner放入到threadpool<em>中</em>, 4&amp;gt;最终调用taskruanner方法<em>中</em>的task.runtask方法执行任务 ...
Spark2.1.0——Executor动态分配的实现原理
         ExecutorAllocationManager的作用已在《<em>Spark</em>2.1.0——<em>Spark</em>Context概述》一文有过介绍,更为准确地说,ExecutorAllocationManager是基于工作负载动态分配和删除Executor的代理。简单讲,ExecutorAllocationManager与集群管理器之间的关系可以用图1来表示。 图1       Executo...
sparkexecutor如何分配?
spark<em>中</em>如何分配<em>executor</em>才比较合理。
Spark源码分析之Executor分析
Executor是在worker启动的一个进程,用于执行task任务。我们知道CoarseGrainedSchedulerBackend在启动之后,会创建Driver终端,然后会立即向Driver发送RegisterExecutor消息,注册成功之后,会向CoarseGrainedSchedulerBackend返回一个RegisteredExecutor消息 然后会创建一个Executor对象
Spark任务执行者之Executor
        这次讲的是Executor,啥是Executor呢?Executor是干什么的?       当我们在生产环境<em>中</em>提交spark作业时,用spark-submit shell脚本里,往往需要指定一个参数:--num-<em>executor</em>s,你可以指定为3,5。。。这难道是随便指定的?爱设多少就设多少?很显然,答案是no,首先你得根据你集群的资源情况来设定。那我们就有必要来弄清楚这个是什么...
Spark Executor启动源码分析
<em>Spark</em> CoarseGrainedExecutorBackend启动源码分析 更多资源分享 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven Youtube视频分析 <em>Spark</em> CoarseGrainedExecutorBackend启动源码分析(youtube视频) : https://youtu.be/1qg4...
spark:Executor分配详解
用户应用new <em>Spark</em>Context后,集群就会为在Worker上分配<em>executor</em>,但是增加<em>executor</em>的时候需要考虑好内存消耗,因为一台机器的内存分配给越多的<em>executor</em>,每个<em>executor</em>的内存就越小,以致出现过多的数据spill over甚至out of memory的情况。CPU的core数量,每个<em>executor</em>可以占用一个或多个core,可以通过观察CPU的<em>使用</em>率变化来了解计算资源的<em>使用</em>情况,如此根据CPU的<em>使用</em>情况来分配<em>executor</em>数量,没有固定分配数量模式。
[转]SparkExecutor内存管理机制
https://www.jianshu.com/p/87e060d460e5
partition的形成过程
作者:王燚光 链接:http://www.zhihu.com/question/33270495/answer/93424104 来源:知乎 梳理一下<em>Spark</em><em>中</em>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
spark executor
<em>Spark</em> core设置 Core是指CPU计算核心,这个在spark集群<em>中</em>很重要,为集群配置更多的Core能意味集群运算能力更强,但这也不是绝对的。 下面主要来看两个参数:   spark.cores.max 这个参数是指运行一个application最大分配的core个数,设置这个参数,spark会尽可能的申请足够多的core来运行application。  <em>Spark</em>.
简单总结sparkexecuter的个数设置
1.standlone模式下公式:execuoterNum = spark.cores.max/spark.<em>executor</em>.cores相关参数在启动具体应用时指定 例如启动基于standlone模式的spark sql的thrift 接口时 设置 这两个参数--total-<em>executor</em>-cores --<em>executor</em>-cores 它们共同决定了当前应用 启动<em>executor</em>的个数$
SparkTask,Partition,RDD、节点数、Executor数、core数目的关系
梳理一下<em>Spark</em><em>中</em>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<em>Spark</em>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Inp
spark性能调优之提高并行度
并行度就是<em>Spark</em>作业<em>中</em>,各个stage的task数量,也就代表了<em>Spark</em>作业的在各个阶段(stage)的并行度。 如果不调节并行度,导致并行度过低,会怎么样? 假设,现在已经在spark-submit脚本里面,给我们的spark作业分配了足够多的资源,比如50个<em>executor</em>,每个<em>executor</em>有10G内存,每个<em>executor</em>有3个cpu core。基本已经达到了集群或者yar
Spark On Yarn Executor 内存分配的机制
问题导读1. <em>Spark</em> On Yarn 下<em>executor</em>-memory 参数如何生效?2. Cluster 和 Client 模式<em>中</em> 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<em>executor</em>-memory 的参数,设置为6g,结果实际运行<em>中</em>,占据的资源算下来,每个<em>executor</em> <em>使用</em>的却接近7个g,被管理集群的同事找上门,逃。 那么,为何会配置的参数没有生效呢?...
Spark技术内幕:Executor分配详解
当用户应用new <em>Spark</em>Context后,集群就会为在Worker上分配<em>executor</em>,那么这个过程是什么呢?本文以Standalone的Cluster为例,详细的阐述这个过程。序列图如下: 1. <em>Spark</em>Context创建TaskScheduler和DAG Scheduler <em>Spark</em>Context是用户应用和<em>Spark</em>集群的交换的主要接口,用户应用一般首先要创建它
Spark Executor在YARN上的内存分配
<em>Spark</em> Executor在YARN上的内存分配
Spark的一些配置总结
<em>Spark</em>的一些配置总结 配置总结: 集群内存总量:(<em>executor</em>个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.<em>executor</em>.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)参数调优建议:每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。 参数调优建
Spark On YARN自动调整Executor数量配置 - Dynamic Resource Allocation
<em>Spark</em> 1.5.2版本支持为<em>Spark</em> On YARN模式的<em>Spark</em> Application根据Task自动调整Executor数,要启用该功能,需做以下操作: 一:在所有的NodeManager<em>中</em>,修改yarn-site.xml,为yarn.nodemanager.aux-services添加spark_shuffle值,设置yarn.nodemanager.aux-services
spark性能调优
spark性能调优有很多措施,下面说说我用到的一些调优手段。 1.RDD分片数和<em>executor</em>个数的协调 要想充分的使数据并行执行,并且能充分的利用每一个<em>executor</em>,则在rdd的个数与<em>executor</em>的个数之间要有一个合适的值。若rdd的个数较多而<em>executor</em>的个数较少,则会导致部分rdd需要等待空闲的<em>executor</em>,这样不能使所有数据同时并行执行。若rdd较少,而executo
spark executor执行task的一些问题
先看一下下面的图rn[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201805/12/1526101108_65058.png][/img]rn一共分配了20个<em>executor</em>每个execytor 2个核心每次执行40个taskrn如何使每个<em>executor</em>只运行2个task??
为什么使用Spark?
Apache <em>Spark</em>是一个集群计算引擎,它抽象了底层分布式存储和集群管理,,使它可以插入plugin大量的专门的存储和集群管理工具。<em>Spark</em>支持HDFS, Cassandra, local storage, S3, 甚至传统的关系数据库作为存储层,也可以和集群管理工具YARN, Mesos一起工作,相对集群模式它还有单机模型,<em>Spark</em>已经打破了由Hadoop创造的排序记录,本文介绍Spar...
spark-shell启动的Executor为什么没有NettyRpcEndpointRef?
[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201704/27/1493288241_889371.jpg][/img]
Spark源码分析之worker节点启动driver和executor
一、启动driver 1.首先在Master.scala类<em>中</em>执行schedule()方法,该方法主要有两个方法lanuchDriver()和launchExecutor()分别用来启动driver和<em>executor</em>。在master上面一旦可用资源发生变动或者有新的application提交进来之后就会调用该schedule()方法。 2.先去调度所有的driver,针对这些applic
Executor使用小结
我们之前创建一个线程的时候,就是直到new一个Thread创建一个线程,但是在jdk1.5之后,Java为我们提供了一个Java.util.concurrent包,这个包下有Executor接口,这就为我们提供了线程池的方法去开启多个线程,那么说到这里我们是不是会问:为什么要用Executor呢?或者new的方式有什么缺点呢?1)每次我们new Thread都会创建一个对象,不能被重用,而且对象的...
Sparkexecutor-memory参数详解
<em>Spark</em><em>中</em><em>executor</em>-memory参数详解
Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
随着<em>Spark</em>的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到<em>Spark</em><em>中</em>来, 本文试图通过阐述这其<em>中</em>部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对<em>Spark</em>进行配置优化。- 任务调度篇
spark实际工作,是怎么来根据任务量,判定需要多少资源的?
在提交作业时,怎么根据任务量,来判定需要多少core memory,有什么参考依据?
spark代码在driver还是executor上执行理解
整体来说,driver执行的就是除了RDD算子<em>中</em>的代码块以外的所有代码块,并且只执行一次。但是这个也不是绝对的,因为在RDD算子<em>中</em>不对RDD做操作的部分(比如println("aa"))也会在driver<em>中</em>进行执行只不过这部分代码在driver上是计算一次就执行一次。如下两图: 并且spark的每个batch在执行的时候也是先执行driver<em>中</em>的代码,然后遇到action操作再去划分DA...
关于spark Executor OOM的问题引发的联想
最近被问到<em>executor</em> OOM如何处理的问题,一开始想可以调整spark.<em>executor</em>.cores的大小,因为每个<em>executor</em><em>中</em>多个task是共享同一个heap的大小的,spark<em>中</em>资源的分配是以<em>executor</em>为单位分配的。 另外在看join和cogroup的区别的时候,发现join是在cogroup基础上封装的,但是join有可能会有笛卡尔积的情况。具体原因,这里不展开。 看源
Spark内核源码深度剖析(7) - Executor原理
1 Executor 原理
白话Spark——Executor模块与RDD详解
1.RDD是什么 这个定义我看了几本书一堆博客后觉得这样写会更好理解也更贴切:RDD(弹性分布式数据集)提供了一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的记录分区的集合,不能直接修改。每个RDD可以分成多个分区,每个分区就是一个数据集片段。简单说,RDD就是一种数据抽象。 2.怎么创建RDD 可以用内存<em>中</em>已经有的数据集,也可以用外部数据源。之后通过RDD的转换,从父RDD<em>中</em>衍生出新的RDD,...
Spark Streaming源码解读之Executor容错安全性
Receiver接收到的数据交由ReceiverSupervisorImpl来管理。 ReceiverSupervisorImpl接收到数据后,会数据存储并且将数据的元数据报告给ReceiverTracker 。 Executor的数据容错可以有三种方式: WAL日志 数据副本 接收receiver的数据流回放 /** Store b
Spark源码解读之Executor以及Task工作原理剖析
前一篇文章<em>中</em>主要讲述了TaskScheduler发送TaskSet<em>中</em>的task到<em>executor</em><em>中</em>执行,那么,本篇文章接着上文的讲述看看<em>executor</em>的工作原理以及task是如何执行的。 首先来看看<em>executor</em>的工作流程: <em>executor</em>会启动一个后台进程CoarseGrainedExecutorBackend,首先它会向driver发送RegisterExecutor消息注册exec...
spark学习-42-Spark的driver理解和executor理解
1.看了很多网上的图,大多是dirver和<em>executor</em>之间的图,都不涉及物理机器 如下图,本人觉得这些始终有些抽象 看到这样的图,我很想知道driver program在哪里啊,鬼知道?为此我自己研究了一下,网友大多都说是对的有不同想法的请评论 2.现在我有三台电脑 分别是 192.168.10.82 –>bigdata01.hzjs.co 192.168.10.83 –>bi
spark的Driver节点和Executor节点
1.驱动器节点(Driver) <em>Spark</em>的驱动器是执行开发程序<em>中</em>的 main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建<em>Spark</em>Context、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 <em>Spark</em> shell的时候,系统后台自启了一个 <em>Spark</em> 驱动器程序,就是在<em>Spark</em> shell <em>中</em>预加载的一个叫作 sc 的 Sp
如何设置Spark Executor Memory的大小
前边文章的铺垫终于可以运用到实际项目的开发及调优<em>中</em>了,下面我们就来看看实际集群环境下的<em>Spark</em>配置吧 一、<em>Spark</em>内存<em>使用</em>大体上的两类 执行内存和存储内存。其<em>中</em>执行内存用于shuffle、join、sort、aggregation等操作的计算<em>使用</em>。存储内存用于cache对象、存储广播数据等。 二、Executor内存设置小了会发生的现象 1、频繁GC,GC超限,CPU大部分时间用来做GC而回首...
Spark on Yarn 某个executor的task执行很慢
如题, 执行shuffle操作的时候,某个<em>executor</em>只执行4个task(一共600个task,25个<em>executor</em>),却用了其它task十倍的时间,从records数量上看并没有发生数据倾斜,会是什么原因呢?求大神给个思路。rnrnDuration GC Time Shuffle Read Size / Records Write Time Shuffle Write Size / Recordsrn11 min 0.2 s 19.5 MB / 1907846 1 ms 1057.8 KB / 41795rn11 min 0.2 s 19.5 MB / 1907847 1 ms 1057.8 KB / 41796rn11 min 0.2 s 19.5 MB / 1907682 2 ms 1059.4 KB / 41680rn11 min 0.2 s 19.0 MB / 1864418 1 ms 1046.4 KB / 41355rn1.4 min 0.1 s 19.6 MB / 1915753 1 ms 1070.8 KB / 42178rn1.3 min 0.1 s 19.6 MB / 1915776 1 ms 1060.9 KB / 41836rn1.3 min 0.1 s 19.3 MB / 1893004 1 ms 1058.2 KB / 41551rn1.3 min 0.1 s 19.5 MB / 1913056 1 ms 1061.2 KB / 41777rnrn
spark源码分析之Executor启动与任务提交篇
任务提交流程概述 在阐明了<em>Spark</em>的Master的启动流程与Worker启动流程。接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了,本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程 <em>Spark</em>-submit提交一个任务到集群通过的是<em>Spark</em>-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类,这里以WordCount为例子 `spark-submit –class cn.itcas
spark core源码分析7 Executor的运行
实际任务的运行,都是通过Executor类来执行的。这一节,我们只介绍Standalone模式。 源码位置:org.apache.spark.<em>executor</em>.CoarseGrainedExecutorBackend private def run( driverUrl: String, <em>executor</em>Id: String, hostname: String,
Spark性能优化总结
近期优化了一个spark流量统计的程序,此程序跑5分钟小数据量日志不到5分钟,但相同的程序跑一天大数据量日志各种失败。经优化,<em>使用</em>160 vcores + 480G memory,一天的日志可在2.5小时内跑完,下面对一些优化的思路方法进行梳理。 优化的目标 保证大数据量下任务运行成功降低资源消耗提高计算性能 三个目标优先级依次递减,首要解决的是程序能够跑通大数据量,资源
第35课Spark Master、Worker、Driver、Executor工作流程详解
第35课<em>Spark</em> Master、Worker、Driver、Executor工作流程详解
Spark Executor原理
Master发指令给Worker启动Executor。 Worker接收到Master发送来的指令通过ExecutorRunner启动另外一个进程来启动Executor。 CoarseGrainedExecutorBackend通过发送RegisterExecutor向Driver注册,Driver在Executor注册成功后会返回RegisterExecutor信息给CoarseGr
spark序列化异常和Executor的僵死问题
在<em>Spark</em>上执行hive语句的时候,出现类似于如下的异常: org.apache.spark.<em>Spark</em>DriverExecutionException: Execution error     at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskCompletion(DAGScheduler.scala:849)
Spark 任务调度之Executor执行task并返回结果
介绍Executor执行task并返回result给Driver。
spark Executor执行结果的处理源码
从1.6后,Driver的BlockManagerMaster与BlockManager之间的通信不再<em>使用</em>AkkaUtil而是RpcEndpoint <em>Spark</em>集群<em>中</em>有很多执行程序执行,需要很多Executor,CoarseGrainedExecutorBackend是Executor所在的进程,Executor需要CoarseGrainedExecutorBackend进行维护和管理。Coar...
Spark shuffle 文件寻址及 Executor 内存管理
一.文件寻址 根据 <em>Spark</em> Shuffle概述 最后,reduce task (或者说是 Worker 端)是如何找到索引文件这些磁盘小文件位置的呢? 假如 spark.shuffle.memoryFraction 初始有50M ,第一次拉取数据的时候48M 可以放得下,还剩2M 的内存,第二次拉取的时候放不下了不会 OOM ,以后都不会 OOM ,而是直接溢写磁盘。 假如 spark.sh...
Executor框架的使用简介
类似于我们熟悉的集合框架(由Collection和Map接口衍生出很多其他的接口和类),在JAVA多线程<em>中</em>,也存在一个Executor框架。等以后时间充足了,会对该框架来一波源码剖析。简而言之,Executor框架实现了工作单元与执行单元的分离。本文用到的程序源码请参考我的github。一.Executor框架的两级调度模型 在HotSpot VM的线程模型<em>中</em>,JAVA线程被一对一映射为本地操作
运行在YARN上的Spark程序的Executor,Cores和Memory的分配
原文网址: https://www.jianshu.com/p/3716ade93b02 Hadoop/Yarn/OS 守护进程: 当利用一个集群管理器(比如YARN)运行spark程序时,存在一些守护进程运行在后台,比如NameNode,Secondary NameNode,DataNode,JobTracker和TaskTracker。因此,当确定num-<em>executor</em>时,我们需要确保有足够...
Spark Executor的启动
1.简介 上一篇博客我们讲到了Application的注册,注册完成后,需要在相应的worker上启动Executor,用来执行分发的任务。所以本篇博客我们就来了解一下Executor的启动流程。源码版本为<em>Spark</em>-2.4.0 2.代码详解 在完成Worker ,Driver,Application的注册后,都会调用Schedule的方法,进入到Master的schedule的方法里面: pri...
Spark启动Executor流程
文章目录NodeManager 启动ExecutorShell启动脚本CoarseGrainedExecutorBackend 启动 RPC EndPointTask的反序列化和执行Task Run参考文档 NodeManager 启动Executor Shell启动脚本 NodeManager default_container_<em>executor</em>.sh bash -c ‘java ..Coars...
Executor 的使用实例
class SerialExecutor implements Executor { final Queue&amp;lt;Runnable&amp;gt; tasks = new ArrayDeque&amp;lt;Runnable&amp;gt;(); final Executor <em>executor</em>; //添加这个进来的目的就是为了执行<em>executor</em><em>中</em>的execute()方法。 Run...
使用executor的一点疑惑
先贴代码:rn[code=Java]rnimport java.util.Scanner;rnimport java.util.concurrent.ExecutorService;rnimport java.util.concurrent.Executors;rnrnrnpublic class testpool2 rn private ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);rn public void start() rn Scanner in = new Scanner(System.in);rn boolean exit = false;rn while (!exit) rn String s = in.nextLine();rn switch (Integer.valueOf(s) % 4) rn case 0:rn pool.execute(new t1());rn break;rn case 1:rn pool.execute(new t2());rn break;rn default:rn exit = true;rn break;rn rn if (Integer.valueOf(s) % 3 == 1) ;rn else ;rn rn System.out.println("over");rn rn public static void main(String args[]) rn testpool2 tp = new testpool2();rn tp.start();rn rnrnrnrnclass t1 implements Runnable rn public void run() rn System.out.println(this.getClass().toString() + ";hascode:" + this.hashCode());rn System.out.println("run over");rn rnrnclass t2 implements Runnable rn public void run() rn System.out.println(this.getClass().toString() + ";hascode:" + this.hashCode());rn System.out.println("run over");rn rnrn[/code]
Spark 定制版:012~Spark Streaming源码解读之Executor容错安全性
本讲内容:a. Executor的WAL机制详解 b. 消息重放Kafka注:本讲内容基于<em>Spark</em> 1.6.1版本(在2016年5月来说是<em>Spark</em>最新版本)讲解。上节回顾上一讲<em>中</em>,我们主要解密了ReceiverTracker具体的架构及其功能、源码实现;ReceiverTracker的架构设计a. ReceiverTracker以Driver<em>中</em>具体的算法在具体的Executor之上启动Rece
spark调度系列------2. Spark Executor的创建和启动过程
上一讲主要降到了spark <em>executor</em>资源在Master的分配原理。今天来讲<em>Spark</em> Executor的创建和启动过程。创建的过程可以功过如下时序图表示: 在Standalone模式下,Backend.start()方法最终调用了<em>Spark</em>DeploySchedulerBackend.start(),这个方法的作用是: 1. 调用父类的CoarseGrainedSchedu
Executor使用举例
并行计算求和 public class ConcurrentSum { private int coreCpuNum; private ExecutorService <em>executor</em>; private List> tasks = new ArrayList>(); public ConcurrentSum(){ coreCpuNum = Runtime.getRuntime(
spark常见问题分析
分析 spark常见的问题不外乎oom: 我们首先看一下<em>Spark</em> 的内存模型: <em>Spark</em>在一个Executor<em>中</em>的内存分为三块,一块是execution内存,一块是storage内存,一块是other内存。 execution内存是执行内存,文档<em>中</em>说join,aggregate都在这部分内存<em>中</em>执行,shuffle的数据也会先缓存在这个内存<em>中</em>,满了再写入磁盘,能够减少IO。其实map...
浅析 Spark Shuffle 内存使用(解决Spark Shuffle OOM问题)
在<em>使用</em> <em>Spark</em> 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 <em>Spark</em> Shuffle <em>中</em>具体是哪些地方会<em>使用</em>比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 <em>Spark</em> 内存管理和 Shuffle 过程<em>中</em>与内存<em>使用</em>相关的知识;然后,简要分析下在 <em>Spark</em> Shuffl...
Spark的Driver节点和Executor节点
转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15fc03d810102wto0.html 1.驱动器节点(Driver) <em>Spark</em>的驱动器是执行开发程序<em>中</em>的 main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建<em>Spark</em>Context、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 <em>Spark</em> shel...
Sparkmaster、worker、executor和driver的关系
刚刚接触<em>Spark</em>的时候对这些概念没有好好思考,走马观花似的扫过去了,后面碰到master、worker、<em>executor</em>和driver的时候,也就没想太多,最近刚刚跑通了一个spark项目,准备好好研究一下程序的运行原理,却突然发现对于master、worker、<em>executor</em>和driver一知半解,对这些概念没有很好地理解,实在难以深入学习spark,于是,查了一些资料,做了一些简单的记载供...
线程池的使用--Executor
1:自定义线程池注意的点:1:核心线程数:获取当前服务的可用核数。2:一定要声明有界队列。 个人倾向callable而不是runnable, 便于观察线程池的返回值。futrueTask提供一次性添加所有任务,最后一次性提交,支持返回值。 2:是否需要手动调用shutdown:        shutdown会按过去执行已提交任务的顺序发起一个有序的关闭,但是不接受新任务。如果已经关闭,则调...
并发----使用Executor
<em>使用</em>Executor Executor管理Thread对象,从而简化了并发编程。Executor在客户端和任务执行之间提供了一个间接层;与客户端直接执行任务不同,这个<em>中</em>介对象将执行任务。 Executor允许管理一部任务的执行,而无须显式地管理线程的声明周期。 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.con...
Executor框架-常见使用
Executors Executors是类似Collections和Arrays一样的工具类,包含了很多静态工厂方法来生产常用线程池。 常用静态工厂方法: // 创建一个指定大小的线程池,返回ThreadPoolExecutor的实现 public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads); // 创建一个按需创建、回收线程的线...
使用Executor(执行器)
n 笔记加案例详细讲解Java并发编程!!!提供详细的笔记作为辅助工具,200多条笔记帮助学员快速掌握Java200多个知识点 nnn nnn 课程内容:nnn n n 第19章 并发:线程类、线程休眠、后台线程、线程异常n n n 第20章 共享资源:synchronized关键字、Lock关键字、原子类n n n 第21章 终结任务:<em>中</em>断、阻塞、<em>中</em>断检查n n nnn 课程特色: nnn n 笔记JAVA:用200条笔记串连所有知识点,让学员从一点一滴积累,学习过程无压力n n n n n 笔记标题采用关键字标识法,帮助学员更加容易记住知识点n n n n n 笔记以超链接形式让知识点关联起来,形式知识体系n n n n n 采用先概念后实例再应用方式,知识点深入浅出n n n n n 提供授课内容笔记作为课后复习以及工作备查工具 n n nn 部分图标(电脑PC端查看): nnn n
Spark疑问2之spark 丢了executor会恢复吗?
<em>Spark</em>疑问2之spark 丢了<em>executor</em>会恢复吗 Lost <em>executor</em> hadoop@Master:~/cloud/testByXubo/spark/GRCH38/test2$ ./cluster.sh fq0.count:45850077 Met
解析Spark Executor内幕,详解CoarseGrainedExecutorBackend
<em>Spark</em> Executor工作原理 ExecutorBackend注册 Executor实例化 Executor具体是如何工作的?   CoarseGrainedExecutorBackend,粗粒度的ExecutorBackend进程。 Worker为什么要启动另外一个进程? Worker本身是管理当前机器上的资源,变动
Spark源码分析之Driver的分配启动和executor的分配启动
继上一篇我们讲到创建<em>Spark</em>Context对象的时候,创建了TaskScheduler对象,并通过ClientEndPoint<em>中</em>发送RegisterApplication消息向Master注册Application,在Master接收到这个消息后,将会作出下面的动作 1. 构建ApplicationInfo对象 2. 执行registerApplication(),将applicationI
Spark Executor
一:<em>Spark</em> Executor工作原理1, 需要特别注意是在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor其实质是注册ExecutorBackend实例,和Executor实例之间没有直接的关系!!!2, CoarseGrainedExecutorBackend是Executor运行所在的进程名称,Executor才是正在处理Task的对象,Exe
spark动态分配executor
转自:http://blog.csdn.net/u014393917/article/details/50630829 动态分配<em>executor</em>的实例初始化部分 如果spark.<em>executor</em>.instances配置项设置为0或者没有设置,这个默认情况下是一个未设置的值,yarn的运行模式时,这个配置通过--num-<em>executor</em>s来得到. 同时spark.dynamic
Executor
增强型运行,让Windows 用起来更爽快
executor ------
高效率 快捷操作
大数据时代,为什么使用Spark框架?
1、轻量级快速处理     <em>Spark</em>的快速是相当于Hadoop等其他分布式集群而言,其快速主要原因是基于内存的计算,减少了IO的操作,<em>使用</em>RDD可以将<em>中</em>间结果存放在内存或磁盘,以便之后做迭代计算时重复<em>使用</em>。     <em>Spark</em>的轻量级体现在其仅仅是一个计算框架,且提供了<em>Spark</em> SQL、<em>Spark</em> Streaming、MLLib以及Graph X等框架,这些框架提供了轻量级的API来处理数
C++ 为什么要使用继承?为什么要使用动态绑定?为什么要使用虚函数?
继承和动态绑定对程序的编写有两方面的影响:   <em>使用</em>继承,我们可以更容易地定义与其他类相似但不完全相同的新类;   <em>使用</em>动态绑定,可以在一定程度上忽略相似类型的区别,而以统一的方式<em>使用</em>它们的对象。 ———————————————————————————————————————————   通过<em>使用</em>动态绑定,我们能用同一段代码分别处理基类和派生类们的对象。在C++语言<em>中</em>,当我们<em>使用</em>基类的引用(或指针...
为什么要使用MVP
MVC模式 在往常一样,我们都是用MVC来入门一个app,M-model,V-view,C-controller。 在android<em>中</em>的controller也就是activity、fragment等,别忘了他们也是干初始化view的工作以及操作view状态实际更新的地方,所以在同一个地方,我们就混杂了controller。所以代码就不好看了,好难维护。 MVP模式 MVP模式就是将MVC的工作分
ado数据库访问技术下载
第七章_ADO数据库访问技术(二).doc 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/shouzhongabs/4229801?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shouzhongabs/4229801?utm_source=bbsseo[/url]
信息安全试验下载
信息安全试验 SMURF攻击试验 Smurf:该攻击向一个子网的广播地址发一个带有特定请求(如ICMP回应请求)的包,并且将源地址伪装成想要攻击的主机地址。子网上所有主机都回应广播包请求而向被攻击主机发包,使该主机受到攻击 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xia23mo/4570087?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xia23mo/4570087?utm_source=bbsseo[/url]
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