spark yarn任务的executor 无故 timeout之原因分析
问题： 用 spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 2G --num-executors 6 --executor-memory 2G ~~~ 提交任务时，最后一个executor ...
原文：spark任务在executor端的运行过程分析
CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇，我们主要分析了一次作业的提交过程，严格说是在driver端的过程，作业提交之后经过DAGScheduler根据shuffle依赖关系划分成多个stage，依次提交每个stage，将每个stage创建于分区数相同数量的Task，并包装成一个任务集，交给TaskSchedulerImpl进行分配。TaskSchedulerImpl则会根 ...
2019-06-04 00:48 0 2622 推荐指数：
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