原文:Spark Executor 概述

Spark Executor 工作原理: . 在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor,其实质是注册ExecutorBackend实例,和Executor实例之间没有直接关系 . CoarseGrainedExecutorBackend 是 Executor 运行所在的进程名称,Executor才是真正处理Task的对象。Executor内 ...

2017-12-24 12:00 0 2260 推荐指数:

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SparkExecutor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 ...

Fri Sep 01 22:42:00 CST 2017 0 2919
Spark的Driver和Executor

Spark 框架有两个核心组件:Driver和Executor Driver:驱动整个应用运行起来的程序,也叫Driver类 将用户程序转化为作业(job) 在 Executor 之间调度任务(task) 跟踪 Executor 的执行情况 ...

Mon Jan 10 16:38:00 CST 2022 0 1150
Spark:partition、task、executor关系

spark中执行任务会显示如下格式的进度: 观察这个进度过程有利于看出是否存在数据倾斜:若其中1个task的完成时间明显高于其他task,说明很可能这个task处理的数据量多于其他task。 executor和task关系: 一个executor可以并行执行多个task ...

Mon Jan 07 21:36:00 CST 2019 1 2117
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) Spark的驱动器是执行开发程序中的 main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建 ...

Sat Nov 04 19:21:00 CST 2017 0 2578
Java线程池 Executor框架概述

线程池的意义 循环利用线程资源,避免重复创建和销毁线程 线程池的任务是异步执行的,只要提交完成就能快速返回,可以提高应用响应性 Java线程池还有一个很重要的意义:Java线程池就是JDK 5 推出的Executor框架,在此之前Java线程既是工作任务又是执行机制 ...

Sun Apr 07 00:16:00 CST 2019 0 889
sparkExecutor与初始化SparkSession

关于Executor: 一个executor同时只能执行一个计算任务 但一个worker(物理节点)上可以同时运行多个executor executor的数量决定了同时处理任务的数量 一般来说,分区数远大于executor的数量才是合理的 同一个作业,在计算逻辑不变的情况下,分区数 ...

Sat Jun 27 19:56:00 CST 2020 0 1065
spark 指定相关的参数配置 num-executor executor-memory executor-cores

num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认 ...

Wed Aug 09 06:38:00 CST 2017 2 14775
深入探究Spark -- 了解Executor和参数配置

创建与分配Executor的方式根据各种资源调度方式的不同而有差异,但拿到Executor后每种资源调度方式下的Executor的运作都一样,并由Executor完成最终的计算 Task在Executor中执行时涉及到依赖环境的创建和分发、任务执行、任务结果的处理 ...

Wed Mar 07 23:13:00 CST 2018 0 4553
 
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