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

Spark start-all>> """Master启动流程""" Master类 class Master( host: String, port: Int, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends Actor with ActorLogReceive with Logging with LeaderElectab

spark Master是spark集群的首脑,负责资源调度,任务分配,负载平衡等功能 以下是master启动流程概述 通过shell进行对master进行启动 首先看一下启动脚本more start-master.sh 此时我们知道最终调用的是org.apache.spark.deploy.master.Master 这是Master源码: private[spark] object Master extends Logging { val systemName = "sparkMaster&

Spark中的闭包 闭包的作用可以理解为:函数可以访问函数外部定义的变量,但是函数内部对该变量进行的修改,在函数外是不可见的,即对函数外源变量不会产生影响. 其实,在学习Spark时,一个比较难理解的点就是,在集群模式下,定义的变量和方法作用域的范围和生命周期.这在你操作RDD时,比如调用一些函数map.foreach时,访问其外部变量进行操作时,很容易产生疑惑.为什么我本地程序运行良好且结果正确,放到集群上却得不到想要的结果呢? 首先通过下边对RDD中的元素进行求和的示例,来看相同的代码本地模

http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/3946341.html  其实流程是从这里转载下来的,我只是在流程叙述中做了一下的标注. 当然为了自己能记住的更清楚,我没有直接copy而是打出来的. 1.客户端提交作业后,启动Driver,Driver是Spark作业的Master(也就是通过Driver来启动Receiver,定时去启动任务的处理,注意的是,驱动启动任务会受前一个任务执行的影响.也就是前一个任务没有执行完成后,是不会启动后边的任务的.  所以,注意你

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导 该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数 一般提交一个sp

在spark启动之后,worker和master注册通信之后,在进入用户提交app中,new SparkContext之后就会在worker上分配exectors了. 首先在sparkContext中,会先创建和启动TaskScheduler和DAGSchedule 在创建TaskScheduler的时候也会创建schedulerBackend:下面看createTaskScheduler方法: private def createTaskScheduler( sc: SparkContext,

目录 MyBatis简单介绍 启动流程分析 简单总结 附录 MyBatis内置别名转换 参考 MyBatis简单介绍 MyBatis是一个持久层框架,使用简单,学习成本较低.可以执行自己手写的SQL语句,比较灵活.但是MyBatis的自动化程度不高,移植性也不高,有时从一个数据库迁移到另外一个数据库的时候需要自己修改配置. 一个Mybatis最简单的使用列子如下: public class UserDaoTest { private SqlSessionFactory sqlSessionFac

SparkContext是通往Spark集群的唯一入口,是整个Application运行调度的核心. 一.Spark Driver Program Spark Driver Program(以下简称Driver)是运行Application的main函数并且新建SparkContext实例的程序.其实,初始化SparkContext是为了准备Spark应用程序的运行环境,在Spark中,由SparkContext负责与集群进行通信.资源的申请.任务的分配和监控等.当Worker节点中的Execu

转自:http://www.wowotech.net/u-boot/boot_flow_2.html 目录: 1. 前言 2. Generic Board 3. _main 4. global data介绍以及背后的思考 5. 前置的板级初始化操作 6. u-boot的relocation 7. 后置的板级初始化操作 1. 前言 书接上文(u-boot启动流程分析(1)_平台相关部分),本文介绍u-boot启动流程中和具体版型(board)有关的部分,也即board_init_f/board_i

20.1 Linux启动流程分析 Linux启动过程: 按下开机电源后计算机硬件主动读取BIOS来加载硬件信息以及硬件系统的自我测试,之后系统会主动读取第一个可启动的设备(由BIOS设置),此时就可以读入引导加载程序(boot loader)了,引导加载程序指定使用那个内核文件来启动,并实际加载内核到内存中解压缩与执行,此时内核就能够在内存中活动,并检测所有硬件信息与加载适当的驱动程序来使主机运行,等内核检测硬件与加载驱动程序完毕后,就可以登录了. 1)加载BIOS的硬件信息与进行自我测试,并依

email:chenguibin2004@126.com storm: 是一个分布式的实时流式计算框架,具有低延迟.高可用.分布式.可扩展.数据不丢失的特点, storm包含四个核心组件: Nimbus:负责资源分配和任务调度. Supervisor:负责接受nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的worker进程.---通过配置文件设置当前supervisor上启 动多少个worker.   Worker:运行具体处理组件逻辑的进程.Worker运行的任务类型只有两种,一种是Spout

cassandra 服务启动流程 1.  setup 1)   CassandraDaemon ->main publicstaticvoidmain(String[]args) { instance.activate(); } 2)   系统參数初始化 配置文件的读取和解析都是在org.apache.cassandra.config.DatabaseDescriptor 类中完毕的,这个类的作用很easy.就是读取配置文件里各个配置项所定义的值,经过简单的验证,符合条件就将其值赋给 Datab

Supervisor结构: 单点结构如图: 1. 初始化时,启动进程Supervisor,根据 Nimbus分配的任务情况触发启动/停用Worker Jvm进程! 2. 每个Worker进程启动一个 或 多个 Task线程,且 task必须 同属 一个topology应用!即Worker必须服务于单个Topology; 3. 整体分析:Supervisor节点运行多个JVM线程(非一个节点),包括一个Supervisor进程和  一个(一个端口)或 多个Worker进程. 4. Task通过hb

1. 前言 书接上文(u-boot启动流程分析(二)_平台相关部分),本文介绍u-boot启动流程中和具体版型(board)有关的部分,也即board_init_f/board_init_r所代表的.board有关初始化过程.该过程将持续u-boot的整个生命周期,直到main_loop(即传说中的命令行). 注1:由于u-boot后初始化过程,基本上涉及到了所有的软件模块,因此本文不能一一分析,基本原则就是捡看着顺眼的.熟的下手了~. 2. Generic Board u-boot的基本策略,

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Flink On Yarn 架构 Paste_Image.png 前提条件首先需要配置YARN_CONF_DIR, HADOOP_CONF_DIR ,HADOOP_CONF_PATH其中一个用来确保Flink能够访问HDFS和Yarn的RM. 主要启动流程 1. 启动进程 首先我们通过下面的命令行启动flink on yarn的集群bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm

编者注:Netty是Java领域有名的开源网络库,特点是高性能和高扩展性,因此很多流行的框架都是基于它来构建的,比如我们熟知的Dubbo.Rocketmq.Hadoop等,针对高性能RPC,一般都是基于Netty来构建,比如soft-bolt.总之一句话,Java小伙伴们需要且有必要学会使用Netty并理解其实现原理. 关于Netty的入门讲解可参考:Netty 入门,这一篇文章就够了 Netty的启动流程(ServerBootstrap),就是创建NioEventLoopGroup(内部可能包

Centos 6 的启动流程: POST ---> Boot sequence(BOIS) ---> Boot loader (MBR) --->  kernel(ramdiskfs) --->  rootfs ---> switch root ---> /sbin/init ---> 设定设置默认级别 ---> 系统初始化脚本 ---> 关闭或启动对应服务下的服务 --->启动终端 1.post    #加电自检 当主机一接通电源,CPU自动加

1.前言 在前面的文章Uboot启动流程分析(一)中,链接如下: https://www.cnblogs.com/Cqlismy/p/12000889.html 已经简单地分析了low_level_init函数,其调用流程如下: save_boot_params_ret | cpu_init_crit | | | lowlevel_init | | | s_init | _main 接下来,则继续往下分析_main函数. 2._main函数 在save_boot_params_ret的最后,会运