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

linux下bus,device,driver三者关系 1.bus: 总线作为主机和外设的连接通道,有些总线是比较规范的,形成了很多协议.如 PCI,USB,1394,IIC等.任何设备都可以选择合适的总线连接到主机.当然主机也可能就是CPU本身.内存也是通过BUS连接到主机的,可内存 使用的总线不是外设总线,因此和内存使用相同类型的总线的设备,谈及BUS比较含糊. 一块网卡在嵌入式开发中,直接通过内存总线接入到CPU.我们在写网卡驱动时,要给该BUS定义就麻烦了. 2.driver: 驱动程序

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

不多说,直接上干货! Worker.Task.Executor三者之间的关系 Storm集群中的一个物理节点启动一个或者多个Worker进程,集群的Topology都是通过这些Worker进程运行的. 然而,Worker进程中又会运行一个或者多个Executor线程,每个Executor线程只运行一个Topology的一个组件(Spout或Bolt)的Task任务,Task又是数据处理的实体单元. Worker是进程,Executor对应于线程,Spout或Bolt是一个个的Task: 同一个W

(分割线前的都是废话) java8内存模型: http://www.cnblogs.com/paddix/p/5309550.html http://www.cnblogs.com/dingyingsi/p/3760447.html 帖子里提到 5.方法区: 方法区也是所有线程共享.主要用于存储类的信息.常量池.方法数据.方法代码等. 方法区逻辑上属于堆的一部分,但是为了与堆进行区分,通常又叫“非堆”. 1.7和1.8后这个方法区 没有了,被原空间取代了 不过元空间与永久代之间最大的区别在于:

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App

Component包含Executor(threads)的个数 在StormBase中的num-executors, 这对应于你写topology代码时, 为每个component指定的并发数(通过setBolt和setSpout)   Component和Task的对应关系, (storm-task-info) 默认你可以不指定task数, 那么task和executor为1:1关系 当然也可以通过ComponentConfigurationDeclarer#setNumTasks()去设置T

PySpark 的背后原理 Spark主要是由Scala语言开发,为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖,部分实现使用Java语言开发,例如External Shuffle Service等.总体来说,Spark是由JVM语言实现,会运行在JVM中.然而,Spark除了提供Scala/Java开发接口外,还提供了Python.R等语言的开发接口,为了保证Spark核心实现的独立性,Spark仅在外围做包装,实现对不同语言的开发支持,本文主要介绍Python Spark的实现原理,剖析p

本課主題 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 EcecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Exec

1. 什么是Task? 在前面的章节里描写叙述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系能够这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,如今要构建一个能完毕任务的集群,须要申报的是这次须要多少个Executor

1. 什么是Task? 在前面的章节里描述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系可以这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,现在要构建一个能完成任务的集群,需要申报的是这次需要多少个Executor(可

本课主题 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 ExecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Executor: 第三步:通过发送 RegisterExecutor 向 Driver 注册 E

Term Meaning Application User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. Application jar A jar containing the user's Spark application. In some cases users will want to create an "uber jar" containing thei

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver 0x00 摘要 0x01 引子 0x02 总体架构 2.1 get_local_interfaces 2.2 _driver_fn 2.3 获取路由接口 2.3.1 probe逻辑 2.3.2 等待函数 0x03 基础网络服务 3.1 继承关系 3.2 network.BasicServic

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

Test Executor的代码在src/examples/test_executor.cpp中   int main(int argc, char** argv) {   TestExecutor executor;   MesosExecutorDriver driver(&executor);   return driver.run() == DRIVER_STOPPED ? 0 : 1; }   Executor的运行主要依赖于MesosExecutorDriver作为封装,和mesos

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

ExecutorBackend 很简单的接口 package org.apache.spark.executor /** * A pluggable interface used by the Executor to send updates to the cluster scheduler. */ private[spark] trait ExecutorBackend { def statusUpdate(taskId: Long, state: TaskState, data: ByteB

不多说,直接上干货! 以下都是非常重要的storm概念知识. (Tuple元组数据载体 .Spout数据源.Blot消息处理者.Stream消息流 和 Stream Grouping 消息流组.Worker工作者进程.Task是最终运行spout或bolt中代码的执行单元.executor是worker进程启动的一个单独线程) 见博客 Storm概念学习系列之storm核心组件 Storm概念学习系列之Task任务 Storm概念学习系列之Tuple元组 Storm概念学习系列之Blot消息处理

Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task times, most recent failure: Lost task , hadoop7, executor ): ExecutorLostFailure (executor exited caused by one of the running tasks) Reason: Container killed by YARN