spark yarn任務的executor 無故 timeout之原因分析
問題： 用 spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 2G --num-executors 6 --executor-memory 2G ~~~ 提交任務時，最后一個executor ...
原文：spark任務在executor端的運行過程分析
CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇，我們主要分析了一次作業的提交過程，嚴格說是在driver端的過程，作業提交之后經過DAGScheduler根據shuffle依賴關系划分成多個stage，依次提交每個stage，將每個stage創建於分區數相同數量的Task，並包裝成一個任務集，交給TaskSchedulerImpl進行分配。TaskSchedulerImpl則會根 ...
2019-06-04 00:48 0 2622 推薦指數：
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