作者:王燚光链接:https://www.zhihu.com/question/33270495/answer/93424104来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 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

本文主要说一下Spark中Task相关概念.RDD计算时Task的数量.Spark Streaming计算时Task的数量. Task作为Spark作业执行的最小单位,Task的数量及运行快慢间接决定了作业运行的快慢. 开始 先说明一下Spark作业的几个核心概念: Job(作业):Spark根据行动操作触发提交作业,以行动操作将我们的代码切分为多个Job. Stage(调度阶段):每个Job中,又会根据宽依赖将Job划分为多个Stage(包括ShuffleMapStage和ResultStag

转自: https://www.jianshu.com/p/5b670d524fa5 答案写在最前面:Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数. 问题 在Flink 1.5 Release Notes中,有这样一段话,直接上截图.   这说明从1.5版本开始,Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算,也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了.那么自动推算的规则是什么呢?要

Python数据科学手册Seaborn马拉松可视化里时分秒转化为秒数的问题 问题描述: 我实在是太懒了,问题描述抄的网上的哈哈哈:https://www.jianshu.com/p/6ab7afa059d1 在做Python Data Science Handbook的实例学习,4.16.3 案例:探索马拉松比赛成绩里,有提示将时分秒的时间化为秒的总数,以方便画图.书里给出的指令是: data['split_sec']=data['split'].astype(int)/1E9 data['fi

1. Task task = new Task(() => { MultiplyMethod(a, b); }); task.Start(); 2. Task task = Task.Run(() => { MultiplyMethod(a, b); }); 3. Task task = Task.Factory.StartNew(() => { MultiplyMethod(a, b); });

1.Task的优势 ThreadPool相比Thread来说具备了很多优势,但是ThreadPool却又存在一些使用上的不方便.比如: ◆ ThreadPool不支持线程的取消.完成.失败通知等交互性操作: ◆ ThreadPool不支持线程执行的先后次序: 以往,如果开发者要实现上述功能,需要完成很多额外的工作,现在,FCL中提供了一个功能更强大的概念:Task.Task在线程池的基础上进行了优化,并提供了更多的API.在FCL4.0中,如果我们要编写多线程程序,Task显然已经优于传统的方式

在学MySQL的连接时,为了便于记忆,就将左连接 记做 最后结果的总记录数 和 进行左连接的左表的记录数相同,简单的说就是下面这个公式 count(table A left join table B) == count(table A)  毫无疑问,很多时候是这样的,但是,这个结论是错误的,因为一旦table B中有重复的数据时,最后的结果就可能比count(A)的数量多 举个例子:这里有两个表,结构如下 mysql> desc dep; +--------+---------+------+-

近日在系统中集成ElasticClient客户端,自动创建索引.删除索引,发现通过 ElasticClient 的 LowerLevelClient 无法正确返回结果,但是索引已成功创建或删除. 并会在超时时间呢抛出异常”A task was cancelled“,查阅官方文档和Google都无解. 早上重新尝试,改用HttpClient直接进行访问,依然是一样的问题. 无奈,祭出Fiddler,进行请求分析. 1)使用Composer模拟请求,最简单的GET操作,居然也不能立即返回结果 2)使

整理下,基本分两个方式: 一.对于大量大文件(大于block块设置的大小) 增大minSize,即增大mapred.min.split.size的值,原因:splitsize=max(minisize,min(maxsize,blocksize)),blocksize一般不会做修改. 在没有设置minisize,maxsize时,splitsize取blocksize. 二.对于大量小文件(小于block块设置的大小) 这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行, 需要使用

如果项目有添加有WB引用,比如引用其它网站的WEB服务等,那么VS在编译时会自动生成个 [项目名称].Serializers.dll的文件,就是把引用服务中的相关对象信息生成硬编码的程序集,以提高效率. 但是,如果在远程服务器上使用msbuil构建时,服务器上如果没安装有winsdk,那么构建就会失败,出现类似这样的信息: C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\Microsoft.Common.targets(2769,5): error M

无意中打开了一年前做过的一个android应用的代码,看到里面实现的一个小功能点(如题),现写篇文章做个笔记.当时面临的问题是,在旋转屏幕的时候需要让gridview的列数与宽度能自适应屏幕宽度,每个单元格之间还需要保留一定的间距.因为每款手机的屏幕宽度不都相同,我们在指定了单元格的宽度与间距之后,并不能确定每行中所能容纳的单元格数量,这个数量必须在运行时通过计算得出,同样,我们设置的单元格宽度和间距不能保证刚好容纳在屏幕宽度内,为了解决这个问题,设计了一个简单的算法,首先需要预先指定单元格的宽

打算修改zxing 源码应用到其它方面,所以最近花了点时间阅读其源码,无意中找到这篇博客,条码扫描二维码扫描——ZXing android 简化源码分析 对过程的分析还是可以参考的.原作者给出的一个基本的UML序列图: (图像引用自http://blog.csdn.net/doonly2009/article/details/12175997) 结合上面的序列图,本文将本zxing 一维码部分的源码进行解析,有不对的地方忘大家给予指正,所有内容仅供大家参考.更正上图的一个小错误,DecodeTh

摘要:如果不设置任何过滤标准的话,SOAPsnp会call出更多的SNVs:AtlasSNP2算法比较严格,因此call出来的SNVs数量是最少的,GATK 和 SAMtools call出来的数量位于SOAPsnp 和 Atlas-SNP2之间:四种calling算法的整体一致性是很低的,尤其在non-dbSNPs数据库中:GATK 和 Atlas-SNP2有较高的阳性call率和灵敏性,GATK call出来的SNVs数量比较多. 1.dbSNP数据库和non-dbSNPs在用四种不同软件c

static public void ThreadMain() { Thread t1 = new Thread(TaskWorker); t1.Start(3); } static public void TaskMain() { Task t1 = new Task(TaskWorker, 3, TaskCreationOptions.PreferFairness | TaskCreationOptions.LongRunning | TaskCreationOptions.Attached

[supervisord]logfile=/tmp/supervisord.log ; 日志文件,默认是 $CWD/supervisord.loglogfile_maxbytes=50MB ; 日志文件大小,超出会 rotate,默认 50MBlogfile_backups=10 ; 日志文件保留备份数量默认 10loglevel=info ; 日志级别,默认 info,其它: debug,warn,tracepidfile=/tmp/supervisord.pid ; pid 文件nodaem

Flink 中窗口是很重要的一个功能,而窗口又经常配合触发器一起使用. Flink 自带的触发器大概有: CountTrigger: 指定条数触发 ContinuousEventTimeTrigger:指定事件时间触发 ContinuousProcessingTimeTrigger:指定处理时间触发 ProcessingTimeTrigger: 默认触发器,窗口结束触发 EventTimeTrigger: 默认处理时间触发器,窗口结束触发 NeverTrigger:全局窗口触发器,不触发 但是没

重现 在 .Net5 平台下,创建一个控制台程序,注意控制台程序的Main()方法如下: static async Task Main(string[] args) 方法的主体非常简单,使用Task.Run创建一个立即执行的Task,在其内部不断输出线程id,直到手动关闭程序,代码如下: 代码片段1 点击查看代码 static async Task Main(string[] args) { Console.WriteLine("主线程线程id:" + Thread.CurrentTh

需求很简单:假设有一个user表,表中实际上有10000条数据,但是我不知道有多少条,我要从数据库中每次取20条数据显示,那么怎么完成呢? 方案一: 首先执行一个 select count(*) as total from user; 上面SQL语句会查出总的记录条数.另外一点,可能这里不只是无条件的查,如果是有条件的查,那么可以使用临时表 select count(*) from user where id>10; 或者 select count(*) from (select id,name

因为接口仅仅定义了一个入參void *arg int pthread_create(pthread_t *tidp,const pthread_attr_t *attr, (void*)(*start_rtn)(void*),void *arg); 所以,假设想传參数,须要封装结构体.将多个參数通过一个结构体传入线程. typedef struct { FUNCPTR entry; /* 函数入口*/ void *arg[10]; /* 參数*/ }FUNC; void *start(void

Storm 流式处理框架 Storm是实时的,分布式,高容错的计算系统.java+cljoure Storm常驻内存,数据在内存中处理不经过磁盘,数据通过网络传输. 底层java+cljoure构成,阿里使用java重构Storm构建Jstorm. 数据处理分类 流式处理(异步) 客户端提交数据进行结算,不会等待计算结果 数据追条处理:数据清洗或分析 例:在数据统计分析中:数据存入队列,storm从MQ获取数据,storm将结果存入存储层 实时请求应答(同步) 客户端提交请求后立即计算并将结果返